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Enregistrement W4408782980 · doi:10.1088/1361-6463/adc469

Highly compact filters enabled by robust quarter-wavelength effective localized surface plasmonic resonators

2025· article· en· W4408782980 sur OpenAlexaboutno aff
Lin Hong-yi, Haobin Hu, Jindi Huang, Fuheng Wang, Hao Hu, Zhuo Li, Liangliang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResonatorPlasmonWavelengthMaterials scienceOptoelectronicsOpticsSurface plasmonQuarter (Canadian coin)PhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a design strategy for highly compact filters based on λ g / 4 effective localized surface plasmons (ELSPs). Leveraging the robustness of ELSPs to their cross-sectional shapes, the proposed design facilitates easier integration into printed circuit boards (PCBs). However, challenges such as dielectric material stacking and excessive lateral dimensions remain. By employing λ g / 4 ELSPs, the longitudinal size of the ELSPs-based filters is significantly reduced. Furthermore, embedding the ELSPs directly into the PCB effectively solves the stability problems associated with dielectric material and PCB stacking in conventional dielectric resonator filters, while minimizing the overall filter size. To demonstrate this approach, third-order, fourth-order, and fifth-order ELSPs-based filters were fabricated on a single-layer PCB, achieving center frequencies of 3.6 GHz with fractional bandwidths of 9.3%, 5.1%, and 7.7%, respectively. Experimental results show excellent agreement with simulations. This work provides an ultra-compact filtering solution for next-generation microwave and radio-frequency devices, particularly for applications in 5G and satellite communications.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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