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Enregistrement W2973524846 · doi:10.1109/tmtt.2019.2937770

Design Methodology of a High-$Q$ Tunable Coaxial Filter and Diplexer

2019· article· en· W2973524846 sur OpenAlexaff
Gowrish Basavarajappa, Raafat R. Mansour

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilter (signal processing)Diplexerm-derived filterBandwidth (computing)Electronic engineeringCoaxialBand-pass filterFilter designPrototype filterLow-pass filterDistributed element filterInsertion lossHigh-pass filterVoltage-controlled filterComputer scienceEngineeringElectrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Any filter of order N can be readily tuned for a constant absolute bandwidth (BW) using 2N + 1 independent tuning elements. This significantly increases the size and the cost, and also adds to the complexity of the tuning control mechanism. This article demonstrates the feasibility of realizing a highQ tunable coaxial filter, which is tuned by a single rotational tuning element irrespective of the filter order. The proposed filter has low variations in the absolute BW and insertion loss (IL) over a relatively wide tuning range. A prototype four-pole filter is developed at 2.5 GHz with a fractional BW of 4% to verify the concept. The measured tuning range of the filter is 20%, within which the BW variation is better than ±10% and IL variation is better than 0.05 dB. The proposed concept is easily expandable to filters with higher order. Furthermore, the concept is adopted to design a tunable diplexer which can be tuned using a single tuning mechanism. The proposed highQ tunable filter is promising for use in the frequency-agile communication architecture at the cellular base-station and aerospace 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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