Measurement and Modeling Mutual Capacitance of Electrical Wiring and Humans
Notice bibliographique
Résumé
In a recent series of electric field sensing experiments, a theremin was used to measure the mutual capacitance between a human being and a length of electrical wiring. The instrument, based on the LM555 circuit, measures the deflections in capacitance due to the proximity of a human. The measurements are repeatable, and the difference in capacitance for a person at 0.5 m with a person at 1 m is consistent with the difference computed, assuming the human acts as a ground plane for the wiring. Much of the current literature in electric field sensing focuses on measures and models of mutual capacitance for humans interacting with plate conductors [J. R. Smith, Electric field imaging, Ph.D. dissertation, Mass. Inst. Technol., Cambridge, MA, 1999; N. Karlsson and J. O. Jarrhed, A capacitive sensor for the detection of humans in a robot cell, in Proc. IEEE IMTC Rec., May 18-20, 1993 pp. 164-166.], especially fingers near touch screens [D. Wiebe, A. Machynia, K. Mazur, and J. Epp, Human-computer interface device based on electric field sensing, Ph.D. dissertation, Univ. Manitoba, Winnipeg, MB, Canada, 2004]. The present investigation considers conducting wires to allow the development of portable rapidly deployable human proximity sensing systems that exploit existing electrical infrastructure in buildings. The experiment described here demonstrates that sensing with wires is possible at ranges on the order of a meter and provides evidence that modeling the person as a ground plane of finite extent provides a rough estimate of the change in mutual capacitance
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».