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Enregistrement W2326065176 · doi:10.1109/wartia.2014.6976178

New PLL based signal conditioning circuitry for capacitive sensors

2014· article· en· W2326065176 sur OpenAlexaff
Issa Jaafar, Bo Vincent Wenger

Notice bibliographique

Revue2014 IEEE Workshop on Advanced Research and Technology in Industry Applications (WARTIA) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensAssiniboine Community College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitive sensingCapacitanceSignal conditioningMaterials sciencePhase-locked loopElectrical engineeringSIGNAL (programming language)VoltageLC circuitElectronic engineeringCapacitorOptoelectronicsEngineeringPower (physics)Computer scienceElectrodePhase noisePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new capacitive signal-conditioning interface, employing a Phase Locked Loop (PLL) circuit. The entire circuit design is based on the principle of capacitance-frequency-voltage conversion. The CD4046 digital phase-locked loop (Fairchild Semiconductor) was used for the circuit implementation since it offers approximately 1% linearity, which is suitable for most applications [1]. The functional sensor material used was Polyvinylidene Fluoride (PVDF) and this was mixed with 7wt.% Ethyl Cellulose and 1wt.% Lecithin. Terpinol-α was used as the solvent to form the thick film paste. The circuit sensitivity has been tested with the developed thick film sensor in terms of output circuit voltage versus capacitance change. It was found that the developed circuit has lower power consumption when compared to standard frequency-to-voltage converter configurations.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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