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Enregistrement W2943787808 · doi:10.1109/iceese.2018.8703531

Comparative Analysis of Single-Box and Two-Box RF Power Amplifiers’ Behavioral Models Sensitivity to Delay Misliagnment

2018· article· en· W2943787808 sur OpenAlexfundno aff
Moustafa Abdelnaby, Oualid Hammi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of SharjahAmerican University of SharjahUniversity of Calgary
Mots-clésAmplifierNonlinear systemPolynomialComputer scienceSensitivity (control systems)Offset (computer science)Behavioral modelingAlgorithmControl theory (sociology)Electronic engineeringMathematicsBandwidth (computing)TelecommunicationsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the sensitivity of power amplifiers behavioral models to time-delay misalignment. Memory polynomial and twin-nonlinear two-box models are derived, from measured data, to model the behavior of a GaN based Doherty power amplifier under various time misalignment conditions. The results show that the memory polynomial model is much less sensitive to delay misalignment than twin-nonlinear two-box models. In particular, the memory polynomial model accuracy is not altered by a delay underestimation up to one sample, and is only degraded when the delay is overestimated. Conversely, twin-nonlinear two-box models performances are degraded whether the delay is underestimated or overestimated. Hence, the identification of twin-nonlinear two-box models unavoidably requires accurate delay alignment with a sub-sample resolution while the memory polynomial model can be derived from low complexity coarse delay alignment. Thus, in comparison with the two-box models, the complexity of the memory polynomial model identification can be offset by the use of low-complexity coarse time-delay alignment algorithms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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