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Enregistrement W2133887884 · doi:10.1109/tmtt.2005.855359

Characteristics of cross (bypass) coupling through higher/lower order modes and their applications in elliptic filter design

2005· article· en· W2133887884 sur OpenAlexaff
S. Amari, Uwe Rosenberg

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassbandCoupling (piping)PlanarFilter (signal processing)Topology (electrical circuits)Prototype filterControl theory (sociology)Coupling coefficient of resonatorsElliptic filterBand-pass filterOrder (exchange)Resonance (particle physics)Network synthesis filtersSet (abstract data type)Plane (geometry)Filter designComputer scienceMathematicsElectronic engineeringPhysicsEngineeringOpticsGeometryQuantum mechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new set of results concerning the use of higher/lower order modes as a means to implement bypass or cross coupling for applications in elliptic filter design. It is shown that the signs of the coupling coefficients to produce a transmission zero (TZ) either below or above the passband are, in certain situations, reversed from the predictions of simpler existing models. In particular, the bypass coupling to higher/lower order modes must be significantly stronger than the coupling to the main resonance in order to generate TZs in the immediate vicinity of the passband. Planar (H-plane) singlets are used to illustrate the derived results. This study should provide very important guidelines in selecting the proper main and bypass couplings for sophisticated filtering structures. Example filters are designed, built, and measured to demonstrate the validity of the introduced theory.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations222
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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