Parametric Modeling of Microwave Filters by Combining Equivalent Circuit-Fitting-Based Transfer Functions and Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes an equivalent circuit-fitting-based neural transfer function modeling method (ECFB neuro-TF) to enhance the robustness, interpretability, and capability of handling nonideal factors in parametric modeling of coupled resonator microwave bandpass filters. Unlike previous approaches that rely on vector fitting (VF), this method introduces physical constraints through equivalent circuit (EC) mapping. Compared with the previous systematic neuro-transfer function method based on a compact embedded format (SCEF neuro-TF), this work includes the following advances: First, constraining pole/residue extraction via predefined circuit topology, effectively overcoming VF’s inherent issues of order inconsistency and parameter discontinuity. Second, establishing a complex exponential phase shift function through theoretical and experimental validation, providing accurate quantification of port effects. Furthermore, demonstrating the pole uniqueness and parameter continuity under perturbation from filter synthesis theory. The developed neuro-TF model incorporates these circuit-based features while employing neural networks to correct residual nonideal effects. Experimental results demonstrate that our method achieves superior accuracy over broader parameter ranges compared to both VF-based and multilayer perceptron (MLP) approaches, offering an efficient and reliable solution for complex electromagnetic (EM) modeling scenarios.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».