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Enregistrement W4241200026 · doi:10.1115/imece2012-87968

MEMS Demodulator

2012· article· en· W4241200026 sur OpenAlexaff
So-Ra Chung, Sangtak Park, Eihab Abdel‐Rahman, John T. W. Yeow, Mahmoud Khater

Notice bibliographique

RevueVolume 9: Micro- and Nano-Systems Engineering and Packaging, Parts A and B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemodulationBasebandAmplifierMicroelectromechanical systemsElectronic engineeringRadio frequencyIntermediate frequencyElectrical engineeringSoftware-defined radioSIGNAL (programming language)Heterodyne (poetry)Superheterodyne receiverComputer scienceEngineeringPhysicsAcousticsChannel (broadcasting)OptoelectronicsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents research focusing on developing and simulating a new way of digital demodulation for the front end Radio frequency (RF) mechanically using MEMS electrostatic actuator by sensing the displacement of a parallel-plates. The operating principle based on the coupling multi-physics of the proposed demodulation device is explained. The analytical modeling and simulation results with experimental data are presented. Recent developments in the Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) technology have shown the benefits of reliable mechanical strength that merges with electrical properties. Interest has increased and thus on to improve their performance by applying MEMS technology as to replace existing industrial parts and tools. A typical RF receiver consists of a front end, a band-pass filter, low noise amplifier (LNA), a local oscillator, and a mixer that recovers a baseband signal from a modulated RF signal. In a heterodyne receiver there is more than one intermediate stage. ASK and FSK digital demodulation using electrostatic actuator indicates better feasibility at lower frequency lower than 100 Hz for digital demodulation while indicating wide range of potential baseband range up to 1 kHz.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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