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Enregistrement W2316280905 · doi:10.1109/mmm.2014.2321102

The Sound the Air Makes: High-Performance Tunable Filters Based on Air-Cavity Resonators

2014· article· en· W2316280905 sur OpenAlexaff
Ming Yu, Bahram Yassini, Brian Keats, Ying Wang

Notice bibliographique

RevueIEEE Microwave Magazine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensOntario Tech UniversityCOM DEV International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResonatorElectronic engineeringMicroelectromechanical systemsFilter (signal processing)Electrical engineeringBlock (permutation group theory)Computer scienceEngineeringMaterials scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tunable filters have a wide range of applications from software-defined radio to reconfigurable satellite payloads. They are a key building block for any flexible transceivers. A variety of tunable filter technologies can be found in the literature. Examples include: planar tunable filters employing solid-state or microelectromechanical systems (MEMS) varactors [1]-[6], and ferroelectric variable capacitor tuned coaxial filters [7]. The choice of technology is driven by the application. In this article, we focus on applications requiring high performance, including low loss, high-power handling capability, and high stability, mainly for communications satellites or wireless base stations. These requirements immediately rule out any low-quality factor (Q) technologies. For instance, besides low Q, planar-type tunable filters typically suffer from poor selectivity and transmission-response variation over the tuning range. Technologies based on substrate-integrated-waveguide (SIW) offer better Q than microstrip circuits and advantage in packaging [8]-[10]. However, in most cases, their Q is comparable to strip-line circuits with the same volume. Air-cavity resonators, on the other hand, offer high-Q in the range of thousands to tens of thousands and high-power handling and are therefore one of the obvious choices. The addition of each requirement, such as power, selectivity, vibration, and temperature stability, further limits available choices. We are not aware of an existing technology that satisfies all these requirements. The search for a viable solution for the targeted high-end applications is indeed a difficult journey, with years of experience accumulation from past good and bad designs.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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