Electrical impedace matching of CMUT cells
Notice bibliographique
Résumé
Capacitive micromachined ultrasonic transducers (CMUTs) have admirable performance that make them suitable for use in ultrasound imaging and therapeutic applications. Maximizing acoustic power output from CMUTs is of major importance to ensure competitive signal-to-noise ratio. In this paper, ADS validated models were used to predict device performance before and after using impedance matching networks. Electrical impedance matching of the large signal models of the CMUT cells were studied in detail. Membrane velocity and acoustic pressure of a single 3MHz CMUT cell, a 2 by 10 linear CMUT array and 6 by 6 CMUT square array were measured and compared with and without matching networks. For a given bias voltage, we found the maximum possible AC drive-level we could apply without collapsing the membrane, then found the mean membrane velocity at this signal drive-level in the cases where a matching network was present or absent. The results show remarkable improvements in output acoustic pressure which can be useful for some imaging and especially ultrasound therapeutic applications. The scattering parameters of a 5 by 100 linear CMUT array were measured using a vector network analyzer. Different kinds of impedance matching networks were designed to transfer more power to the arrays. Experiments show admirable improvements and have a good agreement with simulation results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».