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Enregistrement W4401379722 · doi:10.1109/mmm.2024.3412448

Design Techniques for Passive Planar Reconfigurable RF Circuits: Reconfigurable RF Circuits

2024· article· en· W4401379722 sur OpenAlexaff
Aijaz M. Zaidi, Binod Kumar Kanaujia, Jugul Kishor, Sumer Singh Singhwal, Vikrant Kaim, Amit Kumar, Karumudi Rambabu, S.R. Rengarajan

Notice bibliographique

RevueIEEE Microwave Magazine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic circuitPlanarRadio frequencyElectronic engineeringElectrical engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconfigurable systems play an important role in the design of reconfigurable wireless communication systems. In the traditional approach, separate transmit and receive pathways are required for every supported communication standard/frequency band for an RF front-end architecture. However, this approach increases the complexity and size of the system. This problem can be solved by employing subsystems, or blocks, that can function across multiple frequency bands and standards or that can reconfigure themselves based on the spectrum. This flexibility can free up finite spectrum resources to enable a miniaturized system. Therefore, microwave subsystems should ideally be reconfigurable and frequency agile in order to handle the vast frequency allocation of the regulated communication bands and the multitude of standards by which these radios must function. Such subsystems would allow for the implementation of new architectures with fewer functional components. Therefore, reconfigurable circuits can be useful for several wireless applications, such as telecommunication and military applications, where new frequency bands are coming or are expected to come. A flow graph for designing reconfigurable circuits is inFigure 1.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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