TopFinder: a new and efficient tool for topology construction and parameter extraction for RF/merowave transistors
Notice bibliographique
Résumé
In this paper. a new tool for efficient topology construction of RFMcrowave transistors is proposed. This tool, called TopFinder (from Topology Finder), is able to determine the most appropriate RFMcrowave transistor topology as well as to extract the component values of this topology accurately. Starting from a set of S-parameter measurements as inputs, the tool constructs the optimum topology that best fits this set. The fmal obtained topology could be, in some cases, a simple variation of the widely used basic topology, known as the standard small-signal electrical equivalent circuit transistor topology. However, in most cases, the tool is able to produce an optimum equivalent circuit topology that is significantly different from the standard one. To demonstrate the effectiveness of the tool, we present two examples. In the fmt example, synthetic S-parameter data is generated from a previously know transistor topology and component values. The topology used in this example is slightly different from the standard one (simple variation). In the second example, actual transistor measurement data in the frequency range from 1 to 30 GHz is used. In this case the results show that the final topology fits well (up to 1 %) the measurement data. The produced topology is shown to he significantly different from the standard topology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».