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Enregistrement W4311861470 · doi:10.1063/5.0128856

Theory and practice of pulse compression in hybrid and gyromagnetic non-linear transmission lines

2022· article· en· W4311861470 sur OpenAlexaff
MuhibUr Rahman, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSharpeningGyromagnetic ratioPulse compressionWaveformParametric statisticsUltrashort pulseElectronic engineeringComputational physicsComputer scienceMaterials scienceAcousticsPhysicsEngineeringOpticsMathematicsMechanical engineeringMagnetic momentTelecommunicationsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a comprehensive analysis of pulse compression capability in hybrid and gyromagnetic non-linear transmission lines (NLTLs). The corresponding theoretical analysis in the hybrid NLTLs is derived and discussed in detail with the generation and sharpening aspects of leading and trailing pulse edges. The parameters responsible for pulse sharpening are examined and their corresponding pulse compression capability is modelled by providing the output waveform while varying these parameters. A holistic overview and mathematical development of gyromagnetic NLTLs are also conducted, which are modeled and validated through an equivalent lumped element model. Important parameters such as saturation magnetization, gyromagnetic NLTL sections, and damping parameter are elaborated and their influences on pulse sharpening and compression capability are studied. Validation of the theoretical and parametric analysis is performed by an experimental demonstration. The results achieved from hybrid and gyromagnetic NLTLs are briefly summarized, and their corresponding advantages and disadvantages are highlighted. This research is set to provide a fresh and successful debut for investigating gyromagnetic and hybrid NLTLs and their inherent effects on pulse compression for future ultrafast electronic systems and interconnects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,351

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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