A Generalized Circuit Model Development Approach With Short Open Thru (SOT) De-Embedding Technique and Its Applications
Notice bibliographique
Résumé
A short-open-thru (SOT) numerical de-embedding technique is proposed and studied in this work. In particular, a generalized methodology for circuit model development is derived for the extraction of accurate circuit parameters over a wide range of frequency. The entire de-embedding process is described, and the circuit model development strategy is explained step-by-step. A variety of electrically small planar circuit elements, such as microstrip line (MSL) gap discontinuities, step discontinuities, and via-holes in two-layered substrate discontinuities, are numerically de-embedded and extracted conventional circuit model parameters are compared with results generated by a recently published short-open-load (SOL) technique. In addition, the circuit parameters extracted by the proposed generalized decomposition technique are comparatively studied through both SOT and SOL methods. The outcomes confirm that the circuit parameters extracted by the proposed circuit model has better model behavior over a wide range of frequency as opposed to those coming out of its conventional counterpart. Furthermore, the SOT technique-based circuit parametrization provides better stability as compared to the SOL scheme. Numerical convergence over a wide range of frequency is demonstrated for each example. Finally, a third-order Chebyshev end-coupled filter is designed by the proposed technique. Its equivalent circuit model, full-wave electromagnetic (EM)$S$-parameters simulation, and measured results have validated the approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».