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Enregistrement W2793413909 · doi:10.1109/temc.2018.2791342

Worst-Case Crosstalk Measurements of Cables—The Multinetwork Analyzer Method

2018· article· en· W2793413909 sur OpenAlexaff
C. J. Collins, Joey R. Bray

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesKeysight Technologies
Mots-clésBalunEthernetElectronic engineeringCrosstalkEngineeringNetwork analyzer (electrical)Electromagnetic interferenceSpectrum analyzerTwisted pairElectrical engineeringBandwidth (computing)Computer scienceComputer hardwareTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alien crosstalk (AXT) between Ethernet cables produces interference and poses a potential threat to system security. AXT is challenging to measure in pre-existing installations because of the need for instrumentation at both the near- and far ends. Although commercially available portable equipment for this purpose exists, baluns must be used to excite the balanced modes on Ethernet cables, which restricts the bandwidth and includes the unwanted response of the baluns. Here, a novel measurement system is proposed that does not use baluns. The proposed system uses unbalanced network analyzers that are placed at both ends of the cable run. The analyzers are synchronized and phase locked, and the resulting unbalanced crosstalk measurements are then mathematically converted to balanced and common modes. A new calibration method for multiple network analyzers is presented and validated. Worst-case alien crosstalk measurements of Category 6 unshielded twisted pairs using the proposed system are then presented.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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