Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Fall Semester Year 2025	349341	RF Impedance Matching	1	3.0	3	★	Ming-An Chung	ECE SSRT	48	0

Course Plan：

Instructor	Ming-An Chung　Office Hours
Email	mingannchung@ntut.edu.tw
Last Updated	2025-05-22 00:53:59
Course Objective	一、射頻網路分析 二、射頻集總元件 三、射頻耦合線圈與變壓器 四、射頻集總元件阻抗匹配 五、射頻分佈元件 六、射頻傳輸線變壓器 七、射頻分佈元件阻抗匹配 八、射頻放大器阻抗匹配 1.RF Network Analysis 2.RF Lumped Elements 3.RF Coupled Coils and Transformers 4.RF Impedance Matching Using Lumped Ellements 5.RF Distributed Elements 6.RF Traansmission Line Transformers 7.RF Impedance Matching Using Distributed Elements 8.RF Amplifier Impedance Matching
Course Schedule	本課程適合電子系 甲乙丙丁戊四組修習此課程，可應用於積體電路設計、無線通訊相關領域與智慧微算機相關應用。 週次 課程主題 一 Introduction 二 Inductors 三 Printed Inductors/Wire Inductors 四 Capacitors 五 Monolithic Capacitors/Interdigital Capacitors 六 Resistors 七 Via Holes 八 Airbridges and Dielectric Crossovers 九 期中考周 十 Transformers and Baluns 十一 Lumped-Element Circuits/Fabrication Technologies 十二 Microstrip Overview 十三 paper study 十四 paper study 十五 paper study 十六 paper study 十七 paper study 十八 期末考周
Evaluation and grading policy	期中報告 :40% 課程參與: 20% 期末報告:40%
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:Yes 自編教材
The access to curricular consultation	加退選期間: 1. 第一周上課至 上課教室當場找老師簽名。 2.需要紙本加選同學請洽詢分機:2272，或至綜合科館702實驗室洽詢助教團隊。 任何問題可洽詢分機:2272，或至綜合科館702實驗室洽詢助教團隊。
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being） SDG4：優質教育（Quality Education） SDG7：可負擔的潔淨能源（Affordable and Clean Energy） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure） SDG12：負責任的消費與生產（Responsible Consumption and Production） SDG16：和平正義與有力的制度（Peace, Justice and Strong Institutions） SDG17：夥伴關係（Partnerships for the Goals）
Does the course incorporate AI	● 使用生成式AI作為教學過程的輔助工具（Use generative AI tools as an aid to the teaching process） ● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools） ● 深入探討AI的原理與應用（Explore the principles and applications of AI in depth）
Note	加退選期間: 1. 第一周上課至 上課教室當場找老師簽名。 2.需要紙本加選同學請洽詢分機:2272，或至綜合科館702實驗室洽詢助教團隊。 任何問題可洽詢分機:2272，或至綜合科館702實驗室洽詢助教團隊。 本學期原則採實體授課方式；因應疫情警戒標準，本學期教學及授課方式請依照學校網頁所公布之訊息為準： (https://oaa.ntut.edu.tw/p/404-1008-98622.php?Lang=zh-tw) ●上課方式：遠距上課 (1) 上課點名 : zuvio (2) 上課互動 : zuvio (3) 上課教材 : 北科i學園+ (校園入口網站 => 教務系統 => 北科i學園PLUS => 我的課程 => 學習互動區 => 教材及錄影 (4) 上課作業 : 北科i學園+ (校園入口網站 => 教務系統 => 北科i學園PLUS => 我的課程 => 評量區 => 作業/報告 (5) 平時訊息 : Line 群組 (第一次上課時建立)