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Enregistrement W2128031718 · doi:10.1109/tmtt.2011.2117436

Increased Group-Delay Slope Loop System for Enhanced-Resolution Analog Signal Processing

2011· article· en· W2128031718 sur OpenAlexaff
Babak Nikfal, Shulabh Gupta, Christophe Caloz

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGNAL (programming language)Signal processingPhase-locked loopComputer scienceDiscriminatorElectronic engineeringAmplifierLoop (graph theory)Topology (electrical circuits)Electrical engineeringTelecommunicationsEngineeringDetectorMathematicsPhase noiseDigital signal processingCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel increased group-delay slope loop scheme is proposed to enhance the time-frequency resolution of dispersive delay structure (DDS) components for microwave analog signal processing systems. In this scheme, the signal at the output of the DDS is regenerated by an amplifier and reinjected via a nondispersive delay line toward its input along a loop. At each pass across the DDS, the effective group-delay slope of the system is increased so that, after <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> turns along the loop, the time-frequency resolution has been enhanced by a factor <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> . This approach provides a solution to the unpractical approach of cascading <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> DDS units, which would lead to excessively large device footprint, unacceptably high insertion loss, and severe signal-to-noise reduction. The proposed scheme is implemented in a proof-of-concept circuit using a C-section all-pass network DDS and demonstrated experimentally in a frequency meter and in a frequency discriminator. Possible improvements for higher performance are discussed.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,715

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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
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

Citations63
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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