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Enregistrement W2063421261 · doi:10.15866/irease.v7i4.4468

A Transmission Line Modeling for IR-UWB Radars in Human Body Sensing and Detection

2014· article· en· W2063421261 sur OpenAlexaff
Tao Wang, Anh Dinh, Li Chen, Daniel Teng, Yang Shi, Seok‐Bum Ko, Vanina Dal Bello‐Haas, Jenny Basran, Carl McCrosky

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Aerospace Engineering (IREASE) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission lineTransmission (telecommunications)Electronic engineeringTransceiverAcousticsAntenna (radio)Multipath propagationComputer scienceElectric power transmissionCapacitanceAttenuationChannel (broadcasting)WirelessElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the applications of IR-UWB in human body’s sensing and detection, researchers and industries concentrate on the circuit design of the UWB transceiver and antenna. Very few work focuses on the significant part, the human body’s physical dimension through which the UWB signal propagate. This paper presents an approach to model the multi-tissue layer from the skin to the heart of a human body in a wideband of spectrum. The tissues act as a two-wire transmission line carrying a high frequency signal. Some of critical transmission line parameters such as characteristic impedance, propagation constant as well as its resistance, inductance, conductance, and capacitance per unit length are derived based on the transmission line theory and the human body featured from a cellular view. The distributed circuit of this transmission line model is implemented and simulated in a CAD tool. Simulation results provide the reflection and transmission factors at the boundary between two neighbor tissues (for example, between the lung and the heart) along with S-parameter analysis and attenuation in the tissues. The “body channel” model is very useful in the design of IR-UWB human sensing devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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