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Enregistrement W4406250845 · doi:10.1002/mop.70084

Electrically Tunable Substrate Integrated Waveguide Equalizer With Stable Insertion Loss in High Frequency

2025· article· en· W4406250845 sur OpenAlexaff
Lifeng Chen, Fei Xing, Hao Peng, Na Xue, Ziyan Qi, Yu Liu, Serioja Ovidiu Tatu, Tao Yang

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInsertion lossEqualizerMaterials scienceSubstrate (aquarium)WaveguideOptoelectronicsElectronic engineeringElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this letter, a novel design for an electrically tunable substrate integrated waveguide (SIW) equalizer that maintains a stable insertion loss at high frequencies, is proposed. The SIW equalizer is composed of various parallel units consisting of microwave resistor ( R ) and varactor diode ( C ). Different resistance and capacitance values, forming a complex impedance, are achieved through PIN and varactor diodes under different DC biases, respectively. It results in greater losses in the low‐frequency range compared to the high‐frequency range, achieving an equalization effect. Moreover, because ideal capacitors do not contribute to signal loss, the loss in the high‐frequency range remains minimal and stable under certain conditions. Experimental results indicate that the equalization range in the Ku ‐band is 0.30–9.75 dB with a DC voltage range of 0–4 V, and the insertion loss change in the high‐frequency band is only 0.5 dB. For the equalizer operating in the Ka‐band, within a DC voltage range of 6–14 V, the equalization range is 0.30–16.60 dB, with a change in insertion loss of only 0.12 dB at high frequencies. The return losses of equalizers are all better than −12.4 dB and −11.6 dB, respectively, in Ku ‐ and Ka ‐band.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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