Filters
total: 4
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (3)
Search results for: MICROWAVE TRANSISTORS
-
Zespół Systemów Mikroelektronicznych
Research Potential* projektowania I optymalizacji układów i systemów mikroelektronicznych * zaawansowane metody projektowania i optymalizacji analogowych filtrów aktywnych * programowanie układów scalonych (FPGA, CPLD, SPLD, FPAA) * układy specjalizowane ASIC * synteza systemów o małym poborze mocy * projektowanie topografii układów i zagadnień kompatybilności elektromagnetycznej * modelowania przyrządów półprzewodnikowych * modelowania właściwości...
-
Zespół Metrologii i Optoelektroniki
Research Potential* komputerowo wspomagana metrologia i diagnostyka * projektowanie systemów * mikrosystemów i makrosystemów elektronicznych * testowanie i diagnostyka elektroniczna * pomiary właściwości szumowych i zakłóceń * spektroskopia impedancyjna * telemetria i telediagnostyka internetowa * katedra redaguje Metrology and Measurement Systems * kwartalnik PAN znajdujący się na liście JCR
-
Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej
Research PotentialBadania realizowane przez pracowników Katedry obejmują w szczególności: zjawiska i procesy elektrochemiczne, podstawy korozji i zabezpieczenie przed korozją, inżynierię materiałowa, fizykochemię powierzchni. W Katedrze Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej realizowanych jest szereg kierunków związanych z badaniami podstawowymi jak i techniczno-technologicznymi. Głównymi obszarami działalności naukowej są: badania mechanizmu...
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (1)
Search results for: MICROWAVE TRANSISTORS
-
Laboratorium Automatyki Napędu Elektrycznego
Business OfferProgramowalne układy napędowe zasilane przekształtnikowo ze sterowaniem mikroprocesorowym
Other results Pokaż wszystkie wyniki (1)
Search results for: MICROWAVE TRANSISTORS
-
Deep-Learning-Based Precise Characterization of Microwave Transistors Using Fully-Automated Regression Surrogates
PublicationAccurate models of scattering and noise parameters of transistors are instrumental in facilitating design procedures of microwave devices such as low-noise amplifiers. Yet, data-driven modeling of transistors is a challenging endeavor due to complex relationships between transistor characteristics and its designable parameters, biasing conditions, and frequency. Artificial neural network (ANN)-based methods, including deep learning...