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Enregistrement W2971753625 · doi:10.1109/mwsym.2019.8701129

Miniaturized Reconfigurable Dual-Band Bandstop Filter with Independent Stopband Control using Folded Ridged Quarter-Mode Substrate Integrated Waveguide

2019· article· en· W2971753625 sur OpenAlexafffund
Thomas R. Jones, Mojgan Daneshmand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCMC Microsystems
Mots-clésStopbandBand-stop filterMaterials scienceDual modeOptoelectronicsSubstrate (aquarium)WaveguideFilter (signal processing)Multi-band deviceElectronic engineeringElectrical engineeringResonatorEngineeringLow-pass filter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a reconfigurable dual-band bandstop filter utilizing miniaturized folded ridged quarter-mode substrate integrated cavity. By loading a quarter-mode substrate integrated cavity with a capacitive ridge structure and folding the dominant field around said structure, significant miniaturization is achieved. Folded ridged quarter-mode substrate integrated cavity is shown to reduce the area of standard quarter-mode substrate integrated cavity by 92%, while also increasing the spurious-free region above the fundamental mode. A reconfigurable dual-band bandstop filter using miniaturized folded ridged quarter-mode technology is designed, fabricated, and measured. In order to generate independent tuning of each stopband, two resonators are each loaded with a tunable capacitance, and then individually coupled to the same nonresonating node, producing a frequency agile filtering section. Two filtering sections are then coupled together through an impedance inverter to produce a dual-band, two-pole bandstop filter. To the best of the authors' knowledge, this paper presents the first dual-band bandstop filter using quarter-mode substrate integrated cavity technology in the present literature.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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