On Impedance-Pattern Selection for Noise Parameter Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Several signal-source impedances (admittances) are required to fully characterize the noise behavior of a linear device. This paper expands the theory of choosing admittances required for noise parameter extraction by finding sets that are guaranteed to form systems of linearly independent equations. A minimal set of four admittances is chosen from four linearly independent admittance regions. Most prior methods require a least-squares solution to noise parameters, using a redundant number of admittances. The proposed method employs a direct solution to the noise parameters using the four admittances. The proposed method also allows adapting the four admittances to overcome signal-source admittance-tuner frequency limitations and/or reducing uncertainty in the minimum noise factor extraction provided approximate knowledge of optimal admittance for minimum noise. The measurement and simulation results demonstrated that the adaptable selection criterion extracted noise parameters well within 3σ uncertainties of noise parameters found with patterns previously reported in literature. Measurements and theory in this work demonstrate that, in general, absolute reflection coefficients of source admittances do not need to exceed approximately 0.4 but should also be less than 0.9. The flexibility of selecting the signal-source admittances has immediate advantages in accurately determining noise parameters of conditionally stable amplifiers, low-frequency devices operating beyond the tuner specifications, devices operating at high frequencies where tuner losses are high, minimizing measurement time, and cases where available admittances do not encompass regions required by other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».