論文の概要: Image Classifier Based Generative Method for Planar Antenna Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06149v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 19:43:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 13:06:10.170128
• Title: Image Classifier Based Generative Method for Planar Antenna Design
• Title（参考訳）: 平面アンテナ設計のための画像分類器に基づく生成法
• Authors: Yang Zhong, Weiping Dou, Andrew Cohen, Dia'a Bisharat, Yuandong Tian, Jiang Zhu, Qing Huo Liu
• Abstract要約: 印刷回路基板(PCB)上にアンテナ設計を拡張する手法を提案する。 幾何学的寸法と位置を決定するために2つの別々のステップを踏むことで、アンテナの試作機は経験を必要とせずに容易にすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.121376096111355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To extend the antenna design on printed circuit boards (PCBs) for more engineers of interest, we propose a simple method that models PCB antennas with a few basic components. By taking two separate steps to decide their geometric dimensions and positions, antenna prototypes can be facilitated with no experience required. Random sampling statistics relate to the quality of dimensions are used in selecting among dimension candidates. A novel image-based classifier using a convolutional neural network (CNN) is introduced to further determine the positions of these fixed-dimension components. Two examples from wearable products have been chosen to examine the entire workflow. Their final designs are realistic and their performance metrics are not inferior to the ones designed by experienced engineers.
• Abstract（参考訳）: プリント回路基板(PCB)のアンテナ設計をもっと興味を引くために,PCBアンテナをいくつかの基本部品でモデル化する簡単な手法を提案する。 幾何学的次元と位置を決定するために2つの異なるステップを踏むことで、アンテナのプロトタイプは経験を必要とせずに容易化することができる。 ランダムサンプリング統計は、次元の質が次元候補の選択に使用されることに関連する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい画像ベース分類器を導入し、これらの固定次元成分の位置をさらに決定する。 ウェアラブル製品の2つの例がワークフロー全体を調べるために選ばれている。 最終的な設計は現実的であり、パフォーマンス指標は経験豊富なエンジニアが設計したものに劣らない。

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