Design and Implementation of High-Order Stripline Filters Tailored for Wideband Multi-Channel Digital Readout Systems
Notice bibliographique
Résumé
Radio and mm-wavelength astronomical instrumentation systems require anti-aliasing and band-defining filters with sharp band edges, high reproducibility, low thermal variability, and low susceptibility to radiofrequency (RF) interference. As large-scale deployments involving thousands of RF channels become more common, there is an increasing need for filter solutions that balance technical performance, scalability, and cost-efficiency. In this work, we present a practical framework for the design and implementation of high order stripline filters tailored for wideband digital readout systems. Emphasis is placed on achieving low unit-to-unit variation ([Formula: see text] on frequency response metrics), steep roll-off ([Formula: see text] [Formula: see text]dB/GHz), high stopband isolation ([Formula: see text] [Formula: see text]dB), minimal in-band ripple ([Formula: see text] [Formula: see text]dB), and environmental stability (thermal drift [Formula: see text]% across 0–115 ∘ C). These performance targets are realized specifically in stripline filters, which rely on an embedded layout structure, material selection, and electromagnetic shielding. While these filters are complex to design, for low production runs, their precision and process uniformity make them ideal for scalable batch fabrication. Case studies from radio astronomy applications validate the proposed approach against demanding real-world requirements, demonstrating that the combination of careful material stack-up and repeatable design methodology support scalable deployment of high-order filters for next-generation radio telescopes.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».