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Enregistrement W2170973090 · doi:10.1109/jssc.2007.905238

A Broadband CMOS Frequency Tripler Using a Third-Harmonic Enhanced Technique

2007· article· en· W2170973090 sur OpenAlexaff
You Zheng, Carlos E. Saavedra

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsFrequency multiplierFundamental frequencyCMOSBroadbandBandwidth (computing)Electrical engineeringHarmonicPhysicsElectronic engineeringMaterials scienceOptoelectronicsEngineeringAcousticsOpticsTelecommunicationsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A third harmonic enhanced technique is proposed to implement a broadband and low-phase-noise CMOS frequency tripler. It nonlinearly combines a pair of differential fundamental signals to generate deep cuts at the peaks of the fundamental waveform, resulting in a strong third harmonic frequency output. This mechanism has inherent suppression on the fundamental and the other harmonics so that only a low-Q high-pass filter on the lossy silicon substrate is applied at the output to further reject the fundamental and the second harmonic frequencies, in contrast to the high-Q filters used in most of the previous tripler designs. The fabricated circuit using 0.18 m CMOS technology is compact and has an input frequency range from 1.7 GHz to 2.25 GHz, or an output frequency range from 5.1 GHz to 6.75 GHz, resulting in about 28% frequency bandwidth. The optimum conversion loss from the tripler is 5.6 dB (27.5% efficiency) at an input power of 2 dBm. The suppressions for the fundamental, second and fourth harmonics in the measurement are better than 11 dB, 9 dB, and 20 dB within an input power range from 2 dBm to 7 dBm.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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