5G/B5G關鍵被動元件—寬頻濾波器技術

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根據Resonant報告顯示,至2025年相關通訊用濾波器市場規模將可達280億美元

 
2020. 11. 16 出刊
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材料最前線
  5G/B5G關鍵被動元件—寬頻濾波器技術

根據Resonant報告顯示,5G手機終端新增N77/N78/N79等高頻頻段,致使濾波器需求大幅提升,相關通訊用濾波器市場規模將可達280億美元。主因為5G通訊頻段數量提升,載波聚合( CA )技術導致濾波器的使用量上升;其次,5G頻段頻率的提高與頻寬的提升,使得現行濾波器技術支援上產生不足。4G通訊需求上,一隻手機的濾波器用量約40顆,而到5G FR1應用時,將提高至70顆左右。在行動通訊應用中,因為通訊元件模組化,許多濾波器整合進入模組中,同時因為5G頻段的提升改變了許多濾波器的市場結構。目前表面聲波濾波器與體聲波濾波器在頻帶選擇性、高Q值、低插入損耗上之表現,使其成為目前射頻端濾波器應用---《本文節錄自「材料最前線」專欄(作者:盧俊安、余俊璋/工研院材化所),更多資料請點選 MORE 瀏覽》
 
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近年來,隨著資料量的迅速增加,使用電腦進行歷史資料分析的技術快速發展,其中「資料探勘」就是海量資料底下孕育而生的產物。資料探勘是一門從大量資料或者資料庫中萃取出隱含之潛在資訊的科學。資料探勘為跨多種學科的電腦科學,包含人工智慧、機器學習、統計學和資料庫的交叉方法。利用機器學習強化的文字探勘技術,從大量與材料有關的文獻資料中擷取、分析,並建立加值資料供使用者更有效率地利用。透過加值資訊與知識庫,可輔助建立有效的訓練語料庫,回饋給各種機器學習應用去有效認知更多文本所帶來的資訊,例如應用上使用者可以在延伸系統中檢索相關材料的使用限制,並提供材料的知識圖譜與使用的建議。整合上述方法---《本文節錄自「工業材料雜誌」407期,更多資料請點選 MORE 瀏覽》
 
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