Machine Learning Based Approach to Accurately Model and Optimize Microwave Filters

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/iceet65156.2024.10913699
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Lately, Artificial Neural Networks (ANNs) have been heavily used for radio frequency and microwave circuits and devices modelling. In this context, ANN based models are developed and assessed in this paper for the modelling and optimization of microwave filters. Four filter designs namely Low-Pass Filter (LPF), High-Pass Filter (HPF), Band-Pass Filter (BPF) and Band-Stop Filter (BSF) are developed and fabricated. The obtained S-parameters behaviors for a broad 0–10 GHz frequency spectrum are analyzed and simulated using ANNs. The developed models demonstrate excellent simulation accuracy, and regression score (R2) more than 99 % for all the filter designs,