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Enregistrement W2125623048 · doi:10.5539/mas.v8n5p19

Efficiency Analysis of Low Power Class-E Power Amplifier

2014· article· en· W2125623048 sur OpenAlexvenueno aff
Mousa Yousefi, Ziaadin Daie Koozehkanani, Jafar Sobhi, Hamid Jangi, Nasser Nasirezadeh

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchematicAmplifierPower-added efficiencyInductorPower (physics)MATLABElectrical efficiencyElectronic engineeringCMOSElectrical engineeringPower bandwidthRF power amplifierComputer sciencePhysicsEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an analysis of effect of inductor and switch losses on output power and efficiency of low power class-E power amplifier. This structure is suitable for integrated circuit implementation. Since on chip inductors have large losses than the other elements, the effect of their losses on efficiency has been investigated. Equations for the efficiency have been derived and plotted versus the value of inductors and switch losses. Derived equations are evaluated using MATLAB. Also, Cadence Spectre has been used for schematic simulation. Results show a fair matching between simulated power loss and efficiency and MATLAB evaluations. Considering the analysis, the proposed power amplifier shows about 13 % improvement in power effiency at 400 MHz and -2 dBm output power. It is simulated in 0.18 ?m CMOS technology.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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