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Enregistrement W3027582640 · doi:10.11591/ijeecs.v19.i3.pp1348-1357

Comparative Analysis of Sokal’s Equations versus Load-Pull Implementation of Class E Low-Pass Network

2020· article· en· W3027582640 sur OpenAlexaff
Boodhoo Kirish, Farid Zubir, M. K. A. Rahim, Shaharil Mohd Shah

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Amplifier Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaMinistry of Education, India
Mots-clésHarmonicsHigh-electron-mobility transistorAmplifierBandwidth (computing)TransistorElectrical engineeringMathematicsElectronic engineeringTopology (electrical circuits)Computer scienceTelecommunicationsEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, Class E power amplifiers (PA) aimed at frequency bandwidth of 3.4 GHz to 3.6 GHz (LTE 42) and 3.6 GHz to 3.8 GHz (LTE 43) respectively are designed with objective of attaining high efficiency. The viability of Sokal’s equations for present communication systems aimed at GHz are analyzed for high efficiency using HEMT (High-electron-mobility transistor) on Nitronex NPTB00004 as opposed to the Bipolar Junction Transistor used by Sokal in 1975. Load-pull configuration techniques aimed at the drain is implemented at the output matching network (OMN) and benchmarked against Sokal’s equation. At the OMN, to suppress harmonics, band-pass filters are employed for the LTE 42 and 43 respectively. Sokal’s equation shows that the drain must be conjugately matched before his equations are applied at the OMN. The efficiency at 3.4 GHz obtained for Sokal’s circuit is at 67 % and gain of 9.3 dB. More than 65% efficiency is obtained from load-pull network at 3.4 GHz to 3.76 GHz before filter implementation while showing gain above 7.8 dB. After filter addition at OMN, the efficiency is above 65% and gain above 8 dB for dual - band having bandwidth of 3.4389 GHz - 3.542GHz and 3.6569GHz - 3.8GHz.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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