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Enregistrement W3090939031 · doi:10.1109/tap.2020.3026871

Arbitrary Near-Field Spatial Signal Processing

2020· article· en· W3090939031 sur OpenAlexaff
Ruizhi Liu, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignal processingComputer scienceNear and far fieldElectromagnetic radiationAntenna (radio)Electromagnetic fieldSIGNAL (programming language)ReconfigurabilityElectronic engineeringAcousticsPhysicsTelecommunicationsOpticsEngineeringRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromagnetic waves have been widely exploited as signal, carrier, and power for wireless and wireline systems over the electromagnetic spectrum. As the classical approach, parametric interactions among localized or discrete signal processing devices are usually accomplished by electromagnetic fields or waves guided in conductor and/or dielectric bounded structures. These structures feature specific circuit functions in an electronic or photonic manner. Such electromagnetic circuits now face a number of application issues, such as geometrical complexity, power handling capability, and flexible reconfigurability, when they are used in certain large-scale electromagnetic systems, like in a massive multiple-input and multiple-output (MIMO). In this work, we propose and present an unconventional approach to realize a desired interaction or operation among devices. Such an interaction relies on wave or field interferences induced by a set of coherent antenna array over their near-field region where signal processing can be accomplished spatially. Fundamental functions and operation mechanisms of the proposed spatial signal processing approach are discussed and demonstrated in this work. It is worth mentioning that the proposed approach is universally applicable to all physical wave devices and systems, such as acoustic and electromagnetic waves.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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