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Enregistrement W2112106693 · doi:10.1109/mwsym.2003.1210936

EM based design of large-scale dielectric resonator multiplexers by space mapping

2003· article· en· W2112106693 sur OpenAlexaff
Mostafa A. Ismail, David R. Smith, Antonio Panariello, Y. Wang, Ming Yu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensCOM DEV International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexerElectronic engineeringFilter (signal processing)ResonatorChannel (broadcasting)Computer scienceSpurious relationshipDielectric resonatorCoupling (piping)Space mappingMultiplexingEngineeringElectrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel design methodology for multiplexer design is presented. For the first time, finite element EM based simulators and space-mapping optimization are combined to produce an accurate design for manifold coupled output multiplexers with dielectric resonator (DR) loaded filters. Finite element EM based simulators are used as a fine model of each multiplexer channel and a coupling matrix representation is used as a coarse model. Fine details such as tuning screws are included in the fine model. Therefore channel dispersion and spurious modes are taken into account. The DR filter channel design parameters are kept bounded during optimization. Our approach has been used to design large-scale manifold coupled output multiplexers and it has significantly reduced the overall tuning time compared to traditional techniques. The technique is illustrated through design of a 10-channel output multiplexer with 5-pole DR filter based channels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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