General Impedance Representation of Passive Devices Based on Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Noise propagation from power stages of power converters to their low-voltage control boards depends on multiple complex paths, generally created by parasitic capacitors across isolation barriers. These barriers can be easily crossed by the high frequencies (up to 100 MHz [5]) generated by new semiconductor technologies such as SiC and GaN resulting in compromised signal integrity on the control side. A common approach to overcome this problem is by using filter. However, due to the presence of several complex propagation paths, DM and CM modes are not properly defined at board level, causing difficulties to predict filter's performance. To cope with this issue, the node-to-node impedance function (NIF) is proposed to identify the impedance of all possible propagation paths in the filter. In the considered frequency range (>30 MHz), NIF parameters identification precision is altered by the impedance of shorting paths used in measurement procedure. In this paper, an optimization procedure based on Newton-Raphson algorithm is proposed to remove these errors. This improved version of NIF is named General Impedance Representation (GIR). Thanks to its generality, the GIR can also applicable for all kinds of passive devices. Experimental results are presented to confirm the effectiveness of GIR.
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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 | 0,000 | 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 ».