Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/32005
Назва: Direct and indirect classification of high frequency LNA gain performance – a comparison between SVMS and MLPS
Автори: Hung, Peter C.
McLoone, Seán F.
Farrell, Ronan
Ключові слова: LNA
Functional testing
Classification
Support Vector Machines
Multilayer Perceptrons
Дата публікації: 2009
Видавництво: ТНЕУ
Бібліографічний опис: Hung, P. C. Direct and indirect classification of high frequency LNA gain performance – a comparison between SVMS and MLPS [Text] / Peter C. Hung, Seán F. McLoone, Ronan Farrell // Computing = Комп’ютинг. - 2009. - Vol. 8, is. 1. - P. 24-31.
Короткий огляд (реферат): The task of determining low noise amplifier (LNA) high-frequency performance in functional testing is as challenging as designing the circuit itself due to the difficulties associated with bringing high frequency signals off- chip. One possible strategy for circumventing these difficulties is to inferentially estimate the high frequency performance measures from measurements taken at lower, more accessible, frequencies. This paper investigates the effectiveness of this strategy for classifying the high frequency gain of the amplifier, a key LNA performance parameter. An indirect Multilayer Perceptron (MLP) and direct support vector machine (SVM) classification strategy are considered. Extensive Monte-Carlo simulations show promising results with both methods, with the indirect MLP classifiers marginally outperforming SVMs.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32005
Розташовується у зібраннях:Комп'ютинг 2009 рік. Том 8. Випуск 1

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Hung.pdf168.73 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.