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Enregistrement W3112263187 · doi:10.1117/12.2561537

Performance and characterization of the SPT-3G digital frequency multiplexed readout system using an improved noise and crosstalk model

2020· article· en· W3112263187 sur OpenAlexaff
J. Montgomery, A. J. Anderson, J. S. Avva, A. N. Bender, M. Dobbs, D. Dutcher, T. Elleflot, A. Foster, J. C. Groh, W. L. Holzapfel, D. Howe, N. Huang, A. E. Lowitz, G. I. Noble, Z. Pan, A. Rahlin, D. Riebel, G. Smecher, A. Suzuki, N. Whitehorn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexingDetectorCrosstalkBandwidth (computing)Electronic engineeringPhysicsCardinal pointComputer scienceElectrical engineeringOpticsEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The third generation South Pole Telescope camera (SPT-3G) improves over its predecessor (SPTpol) by an order of magnitude increase in detector number. The technology used to read out and control these detectors, digital frequency-domain multiplexing (DfMUX), is conceptually the same as used for SPTpol, but extended to accommodate more detectors. A nearly 5x expansion in the readout operating bandwidth has enabled the use of this large focal plane, and SPT-3G performance meets the forecasting targets relevant to its science objectives. However, the electrical dynamics of the higher-bandwidth system depart in significant ways from the characterization and models drawn from the previous generation of cameras. We present an updated derivation for electrical crosstalk in higher-bandwidth DfMUX systems, and identify two previously uncharacterized contributions to readout noise. The updated crosstalk and noise models successfully describe the measured crosstalk and readout noise performance of SPT-3G, and suggest improvements to the readout system for future experiments using DfMUX, such as the LiteBIRD satellite.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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