Noise and sensitivity analysis of periodically switched linear circuits in frequency domain
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents new theories and efficient computational methods for noise and sensitivity analysis of multiphase periodically switched linear (PSL) circuits in frequency domain. Tellegen's theorem for PSL circuits in the phasor domain, frequency reversal theorem, and transfer function theorem, are introduced. The adjoint network of PSL circuits is developed using a frequency-domain approach. An adjoint network-based noise analysis algorithm for PSL circuits is proposed. It is shown that the computational overhead associated with multiple noise sources is eliminated by using the transfer function theorem. It is also shown that the excessive cost of computation due to aliasing effects is significantly reduced when the frequency reversal theorem is employed. In sensitivity analysis, the incremental form of Tellegen's theorem for PSL circuits in the phasor domain is introduced and frequency-domain sensitivity of PSL circuits Is obtained. It is shown that frequency-domain sensitivity of PSL circuits is a series summation of the network variables. Both the baseband and sideband frequency components of the network variables contribute to baseband sensitivity. The method yields sensitivities of one output with respect to all circuit elements in one frequency analysis. Sensitivity networks of PSL circuits are introduced. It is demonstrated that both the adjoint and sensitivity network approaches give the same sensitivity. Numerical results computed using the proposed methods are compared with measurement data and those from other CAD tools.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».