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Enregistrement W2525314436 · doi:10.1109/tmtt.2016.2605664

A Complex Permittivity Extraction Method Based on Anomalous Dispersion

2016· article· en· W2525314436 sur OpenAlexaff
Rashad Ramzan, Omar Siddiqui, Muhammad Waseem Arshad, Omar M. Ramahi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectricPermittivityDispersion (optics)Resonance (particle physics)Materials sciencePhase (matter)Relative permittivityMicrostripOpticsComputational physicsPhysicsOptoelectronicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel method to extract dielectric material parameters from the anomalous phase response is theoretically investigated and experimentally verified. A microstrip resonance circuit that operates in the anomalous dispersion spectrum is constructed by employing the material sample as the substrate. This topology results in a strongly dispersive transmission phase having a slope opposite to the case in normal dispersion. This unique phase reversal property facilitates the detection of the resonance frequency with higher accuracy. Furthermore, since the transmission phase and magnitude in the anomalous dispersive region are related through Kramers-Kronig-like equations, one phase measurement is sufficient to completely characterize a dielectric material. Five known dielectric samples are characterized and the extracted parameters are compared with the known parameters. The extracted dielectric constants are found to be within a 10% error range. The extracted resonant parameters are utilized in reconstructing the magnitude and phase spectra in off-resonance regions. The reconstructed and measured curves bear close resemblance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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