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Enregistrement W2271752229 · doi:10.1049/iet-map.2014.0122

Design and performance analysis of the miniaturised water‐filled double‐ridged horn antenna for active microwave imaging applications

2015· article· en· W2271752229 sur OpenAlexafffund
Saeed I. Latif, Daniel Flores‐Tapia, Stephen Pistorius, L. Shafai

Notice bibliographique

RevueIET Microwaves Antennas & Propagation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHorn antennaMicrowaveFrench hornMicrowave imagingAntenna (radio)Parabolic antennaOpticsMaterials scienceElectronic engineeringAcousticsPhysicsComputer scienceElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsSlot antennaDirectional antenna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and analysis of a miniaturised double‐ridged horn antenna for active microwave imaging application are presented in this study. For such an application, a physically small horn is required. For effective signal penetration, a low frequency of operation (about 1.4 GHz) is selected. An array of these sensors is intended for use in a cylindrical breast imaging system, which is under development in the authors laboratory. The miniaturisation is achieved by loading the double‐ridged horn antenna with distilled water ( ε r = 76), a high permittivity, but easily available material. Further size reduction is achieved by reducing the aperture size and flare length in the horn section. The frequency response and both near‐ and far‐field patterns were studied. Two simplified prototypes were fabricated, and as per the system requirements, tested in a cylindrical container filled with distilled water. Measured and simulated reflection and transmission responses are discussed. Measured radiation patterns are compared with the simulated ones to validate the analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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