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Enregistrement W2789268735 · doi:10.1049/iet-map.2017.0761

Design of reconfigurable frequency‐selective surfaces including the PIN diode threshold region

2018· article· en· W2789268735 sur OpenAlexaff
Deisy Formiga Mamedes, Alfrêdo Gomes Neto, Jefferson Costa e Silva, Jens Børnemann

Notice bibliographique

RevueIET Microwaves Antennas & Propagation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPIN diodeDiodeMaterials scienceSelective surfaceOptoelectronicsElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconfigurable frequency‐selective surfaces (RFSSs) are of significant interest in applications, such as secure communication systems or tunable radomes, to improve indoor communication and smart antennas. In order to change the frequency‐selective surface (FSS) characteristics, and therefore its frequency response, conventional methods include loading with active semiconductor devices such as varactors, PIN diodes, Schottky diodes and radio‐frequency microelectromechanical system. Another possibility is the use of mechanical adjusts, such as spring resonators or mechanical rotation. When PIN diodes are used, commonly only the reverse and forward regions, OFF and ON states, respectively, are considered. In this study, the implementation of an RFSS is described, using PIN diodes as active components. The RFSS is based on the four‐arms star geometry, and initial design equations and procedures are presented. Numerical and measured results are shown for different project stages, with a very good agreement. In addition to obtaining two distinct resonant frequencies, due to the OFF and ON states, a third situation is included, considering the PIN diode threshold region when the FSS becomes practically transparent, which is an interesting feature with potential applications.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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