Caracterización de los conectores SMA de una línea de transmisión a través de sus parámetros S
Characterization of the SMA connectors in a transmission line through its S-parameters
Barra lateral del artículo
PDF
FLIP
Los autores que publiquen en la revista Ontare deben diligenciar y firmar el formato de «Autorización de publicación de artículos de revista a favor de la Universidad Ean», mediante el cual declaran que no han infringido derechos de propiedad intelectual en su obra y confieren autorización de uso sobre esta a favor de la Universidad Ean.
Dicha autorización no constituye la cesión y transferencia de los derechos patrimoniales, dado que estos, en conjunto con los derechos morales, continúan bajo la titularidad de los autores.
Contenido principal del artículo
Resumen
En este documento se presentan el análisis y los resultados relevantes relacionados con la caracterización de los conectores SMA acoplados a una línea de transmisión de 50 Ω. Dicha caracterización se llevó a cabo utilizando un analizador de espectros FSH8 Rohde & Schwarz, con el cual se midieron dos de sus parámetros S y se compararon con el comportamiento en simulación de la línea con y sin los conectores. El error relativo obtenido en cada caso evidencia algunos de los efectos encontrados por la influencia de los conectores y permite realizar un acercamiento al comportamiento esperado en este tipo de implementación. Por otra parte, también se puede concluir que los conectores SMA aportaron un corrimiento en frecuencia de la resonancia de la línea, así como un cambio en su atenuación, también se puede establecer que una calibración adecuada y completa de los puertos del equipo que se utilice en mediciones en altas frecuencias es fundamental para la obtención de resultados correctos y para descartar fuentes de eventuales errores. De igual forma, es viable reproducir desde la simulación los principales efectos que pueden tener los conectores utilizados en una medición de radiofrecuencia. Finalmente, dado que cada conector aporta errores particulares imposibles de predecir con certeza, es necesario el uso de técnicas de procesamiento adicionales que permitan minimizar estos errores.
Palabras clave:
Detalles del artículo
Referencias (VER)
Dendrinos, M.; Bakamidis, S.; Carayannis, G. (1991). Speech enhancement from noise: a regenerative approach. Speech Communication, 10(1), 45-57. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-6393(91)90027-Q
Dunsmore, J. P. (2012). Handbook of microwave component measurements: with advanced VNA techniques. Hoboken, NJ : John Wiley & Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/9781118391242
Elliott, D. F. (2013). Handbook of digital signal processing: engineering applications. Academic Press.
Ephraim, Y.; Malah, D. (1985.). Speech enhancement using a minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 33(2), 443-445. DOI: https://doi.org/10.1109/TASSP.1985.1164550
Ephraim, Y.; Van Trees, H. L. (1995). A signal subspace approach for speech enhancement. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 3(4), 251-266. DOI:https://doi.org/10.1109/89.397090
Harris, F. J. (1976). High-resolution spectral analysis with arbitrary spectral centers and arbitrary spectral resolutions. Computers & Electrical Engineering, 3(2), 171-191. DOI:https://doi.org/10.1016/0045-7906(76)900227
Hill, T. C. (2008). Real-time spectrum analysis reveals time domain characteristics of frequency domain signals. Texto presentado en ARFTG Microwave Measurement Symposium, Portland, OR, USA. DOI: https://doi.org/10.1109/ARFTG.2008.4804290
McAulay, R.; Malpass, M. (1980). Speech enhancement using a soft-decision noise suppression filter. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 28(2), 137-145. DOI: https://doi.org/10.1109/TASSP.1980.1163394
Rytting, D. (1984). Let time domain response provide additional insight into network behavior. 23rd ARFTG Conference Digest, (5), 126-138. DOI: https://doi.org/10.1109/ARFTG.1984.323583
Sørensen, K. V.; Andersen, S. V. (2007).Rayleigh mixture model-based hidden markov modeling and estimation of noise in noisy speech signals. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 15(3), 901-917. DOI: https://doi.org/10.1109/TASL.2006.885240
Srinivasan, S.; Samuelsson, J.; Kleijn, W. B. (2007). Codebook-based Bayesian speech enhancement for nonstationary environments. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 15(2), 441-452. DOI: https://doi.org/10.1109/TASL.2006.881696
Descargas
Citado por
