High-performance miniature integrated infrared spectrometers for industrial and biochemical sensing
Notice bibliographique
Résumé
High-resolution, miniature integrated spectrometers have been constructed for the NIR and MIR spectral ranges, based on MPBT's proprietary IOSPEC technology. Advanced slab-waveguide integrated optics have been employed to extend the performance of the miniature IR spectrometers to rival that of much larger FT-JR spectrometers. Monolithic integration of the miniature spectrometer, input optics and detector array provides a very compact and robust package that is suitable for industrial and field environments. Despite the compact size of the spectrometers, resolutions of 4 to 8 cm-1 are achievable over dedicated spectral ranges (2000 to 4000 nm, respectively). These spectrometers are coupled to 256channel linear detector arrays controlled by software based on Visual C++ to provide rapid spectral acquisition and analysis. This technology facilitates on-line infrared spectral analysis of an industrial or biochemical process at scan rates exceeding 200 spectra/sec. Since the spectral data is measured directly, significantly less data processing is required than for FT-JR techniques, allowing more CPU time for spectral identification and analysis. Multi-channel, time-resolved spectral measurements permit the study of the intermediate steps in a process or reaction. This paper discusses recent advances in the performance of the miniature integrated spectrometers. New detector geometries and data processing techniques have facilitated a substantial improvement in the overall system SNR over that feasible with typical sequentially-scanned detector arrays. Preliminary experimental transmittance spectra of optical filters and plastics are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».