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Enregistrement W3011835288 · doi:10.1109/tmtt.2020.2977287

A Measure of Well-Spread Points in Noise Wave-Based Source Matrix for Wideband Noise Parameter Measurement: The SKA-Low Example

2020· article· en· W3011835288 sur OpenAlexaff
Adrian Sutinjo, Leonid Belostotski, Budi Juswardy, Daniel X. C. Ung

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)WidebandMeasure (data warehouse)Matrix (chemical analysis)Noise figureFigure of meritSingularityNoise measurementLow-noise amplifierMathematicsAmplifierPhysicsComputer scienceMathematical analysisAcousticsTelecommunicationsNoise reductionOpticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existence of a figure of merit for measuring the degree of well-spread source points in noise parameter extraction has long been conjectured. This article proposes a measure based on noise waves that is physically motivated and is directly connected to linear algebra through the matrix condition number and/or determinant. The key to this figure of merit is the selection of the noise temperature equation and the removal of singularity due to the 1/(1-|Γ| <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> ) factor. The result is a well-scaled source matrix with entries bounded within a unit circle. We demonstrate the effectiveness of this measure by extracting the noise parameters of an amplifier in the low-frequency Square Kilometre Array (SKA-Low) band of 50-350 MHz using seven tuner positions. The noise parameters in the 50-100-MHz band are successfully measured despite being below the 100-MHz tuner rating. This outcome is very well predicted by the condition number and the determinant of the source matrix in question.

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 enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,776

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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