A Model Matching Tuning Based on Characteristics Similarity for Microwave Filter Tuning

滤波器(信号处理) 匹配(统计) 微调 相似性(几何) 散射参数 散射 微波食品加热 计算机科学 拓扑(电路) 物理 光学 数学 人工智能 电信 图像(数学) 组合数学 统计 量子力学 计算机视觉
作者
Peng‐Fei Qin,Xiao-Dong Li,Hao-Lei Liu,Dong Wang,Guan‐Long Huang,Rui‐Sen Chen
出处
期刊: 卷期号:: 1-3 被引量:1
标识
DOI:10.1109/cama56352.2022.10002608
摘要

In this paper, a novel model matching tuning method is proposed for cavity filter. The proposed method does not require to use information about the filter topology. In this proposed method, the systematic sampling method is used to obtain tuning model samples. The corresponding detuned scattering characteristics of these samples are analyzed using full-wave electromagnetics. The parameters of tuning elements and detuned scattering characteristics of the sample are combined to form a tuning model matching library. According to the similarity of the detuned scattering characteristics of the detuned filter and the tuning model samples, the detuned filter is matched with the tuning model samples in the tuning model matching library. Finally, the corresponding deviations of the tuning elements between the tuning model sample and the detuned filter guide the tuning of the detuned filter. A metal cavity filter is taken as an example to verify the feasibility of the tuning method. The results show that the model matching tuning method can achieve efficient tuning.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助孙伟健采纳,获得10
刚刚
刚刚
刚刚
刚刚
1qazxsw2完成签到,获得积分10
1秒前
陈少华完成签到 ,获得积分10
2秒前
小楞楞发布了新的文献求助10
2秒前
陈一会发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
风吹完成签到,获得积分10
4秒前
林夕发布了新的文献求助10
4秒前
niannian发布了新的文献求助10
4秒前
wind发布了新的文献求助10
5秒前
Sweet发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
LDX应助勤恳的向日葵采纳,获得10
5秒前
Cxy完成签到,获得积分10
6秒前
陈栩发布了新的文献求助10
6秒前
1qazxsw2发布了新的文献求助10
6秒前
Orange应助dd采纳,获得10
7秒前
7秒前
领导范儿应助奋斗的绝悟采纳,获得10
8秒前
膜拜里发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
ALLEN完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
李健应助热爱胃肠的小赖采纳,获得10
9秒前
10秒前
流月飞星发布了新的文献求助10
10秒前
bkagyin应助lkl采纳,获得10
11秒前
学无止境发布了新的文献求助10
11秒前
海对面完成签到,获得积分10
12秒前
lumu发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
14秒前
15秒前
怕黑觅珍完成签到,获得积分20
17秒前
重度拖延症的可乐妹完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
刻苦从阳发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Green Fire Retardants for Polymeric Materials 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7617475
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9192742
关于积分的说明 19701410
捐赠科研通 7189743
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272020
关于科研通互助平台的介绍 2434795
邀请新用户注册赠送积分活动 2267123