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Enregistrement W2346780453 · doi:10.2528/pierb16012101

THE FORWARD TRANSMISSION MATRIX (FTM) METHOD FOR S-PARAMETER ANALYSIS OF MICROWAVE CIRCUITS AND THEIR METAMATERIAL COUNTERPARTS

2016· article· en· W2346780453 sur OpenAlexaff
Omar Siddiqui

Notice bibliographique

RevueProgress In Electromagnetics Research B · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTaibah University
Mots-clésElectronic circuitMicrowaveMetamaterialNode (physics)Computer scienceNetwork analysisMicrowave engineeringElectronic engineeringMatrix (chemical analysis)Electrical engineeringTopology (electrical circuits)TelecommunicationsPhysicsEngineeringAcousticsOpticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In classical Electromagnetics textbooks, microwave circuits such as circulators, couplers, and filters are solved by non-systematic approaches such as even-odd mode analysis.Hence an electrical engineering student coming from the conventional circuit theory background encounters difficulties in understanding and solving microwave circuits.In this paper, we propose a modified node voltage analysis method in which the circuit branches are represented by their forward transmission matrices so that the electromagnetic wave propagation is taken care of.The Kirchhoff's current rule, tailored for high frequencies, is applied to formulate the simultaneous node voltage equations which are subsequently solved by matrix inversion.The proposed forward transmission matrix (FTM) method is applied to evaluate the S-parameters of some well-known microwave devices including the recently-developed metamaterial-based circuits.The FTM node analysis is a natural extension of the classical node analysis which is taught in the early stages of an Electrical Engineering program.Hence we anticipate that the proposed method will ease up the conceptual transition of electrical engineering students and academicians from the low-frequency alternating current circuits to high frequency RF and microwave circuits.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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