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Enregistrement W2142282659 · doi:10.1109/mmm.2007.904715

Design of manifold-coupled multiplexers

2007· article· en· W2142282659 sur OpenAlexaff
Richard J. Cameron, Ming Yu

Notice bibliographique

RevueIEEE Microwave Magazine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensCOM DEV International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexerChannel (broadcasting)Manifold (fluid mechanics)PiecewiseElectronic engineeringComputer scienceTopology (electrical circuits)Control theory (sociology)MultiplexingMathematicsEngineeringTelecommunicationsElectrical engineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following a brief review of different types of multiplexer configurations, a systematic design approach has been outlined for the design of manifold-coupled multiplexers. The piecewise approach, optimizing parts of the multiplexer separately in repeated cycles while converging upon an optimal solution, has proved to be very effective for most practical applications. The technique is readily applicable to manifold multiplexers incorporating an arbitrary number of channels, regardless of their bandwidths and channel separations. There are no restrictions on the design and implementation of channel filters onto the manifold; they may be asymmetric, and may incorporate transmission zeros, group delay equalization zeros, or both. The manifold itself is a transmission line, be it a coaxial line or a rectangular waveguide or some other low-loss structure. The costly EM simulation is used economically on manifold junctions and channel filters through the use of space-mapping optimization techniques, where EM-based simulators are used to fine-model each multiplexer channel and coupling matrix representation is used to coarse-model the performance. Fine details such as tuning screws may be included in the design process. This design procedure takes into account the effects of dispersion and spurious modes and, as a result, the overall design and final tuning time can be significantly reduced.

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: 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)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations193
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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