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Enregistrement W2104926205 · doi:10.1109/ccece.2005.1557274

Design of a microwave channelized active filter for MMIC

2006· article· en· W2104926205 sur OpenAlexafffund
Éric Thibodeau, François Boone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésBand-pass filterChannelizedMonolithic microwave integrated circuitFilter (signal processing)Electronic engineeringAmplifierBandwidth (computing)MicrowaveComputer scienceButterworth filterLow-pass filterActive filterElectrical engineeringHigh-pass filterEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of new wireless communication systems is always increasing the need for smaller, lighter and cheaper components while technical issues are harder to address as higher frequencies are used. We present the design of a fully integrated microwave bandpass filter, using only lumped components and HEMTs, to fulfill the input requirements of a LMDS client. The channelized filter approach has been used, since it has been demonstrated that this approach can achieve high selectivity in high frequency bands. A three branches design is used. All branches must be optimized so that their individual responses are added in the bandpass while they interfere outside to result in a very selective behavior. Each branch comprises two identical amplifiers and a third order Butterworth filter properly optimized. Final design simulations show that the filter is very selective with a 400 MHz bandpass bandwidth centered at 28.1 GHz. The bandpass gain is slightly over 4 dB and the rejection over 80 dB. The resulting circuit would cover an area of about 10 mm2. Further study shows that the circuit is somewhat sensitive to component tolerances. However, the sensitivity is associated with the lumped filters components used in each branch and not with the amplifiers' characteristics. Consequently, manufacturing yield should not be substantially less than the yield of the HEMT process itself

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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