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Enregistrement W2129699208 · doi:10.1109/tmtt.2009.2029625

Advanced Coupling Matrix and Admittance Function Synthesis Techniques for Dissipative Microwave Filters

2009· article· en· W2129699208 sur OpenAlexaff
V. Miraftab, Ming Yu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensCOM DEV International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLossy compressionLossless compressionAdmittance parametersTopology (electrical circuits)AdmittanceMatrix (chemical analysis)Coupling (piping)Computer scienceAlgorithmMathematicsCombinatoricsElectrical engineeringElectrical impedanceEngineeringArtificial intelligenceMaterials scienceVoltageData compression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, novel approaches to synthesize admittance function polynomials and canonicalN+2 coupling matrices for narrowband lossy filters are presented. The methods are simpler and more general than the ones found in the literature. The polynomial synthesis approach is fully analytical and also very useful for lossless polynomial synthesis with simpler derivations. The coupling matrix synthesis method is based on a lossy transversal network model, which can also accommodate direct source to load coupling. Unlike the lossless transversal coupling matrix, the lossy coupling matrix model requires the assumption of complexJ-inverters and additional resistive elements in the network. The complexJ-inverter circuit model is defined and explained in detail in this paper. The lossy transversalN+2 matrix can be systematically rotated to obtain a number of practical realizations. Parallel-coupled pairs and folded lossy configurations are shown as examples. Moreover, the synthesis of novel networks with different return-loss levels at source and load is presented. A performance comparison with a predistorted filter is also included in this paper.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations83
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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