Low Frequency Excess Noise Source Investigation of Off-Diagonal GMI-Based Magnetometers
Notice bibliographique
Résumé
The equivalent magnetic noise spectral densities of off-diagonal giant magnetoimpedance (GMI)-based magnetometers exhibit significant low-frequency excess noise, proportional to 1/f noise. As it represents a serious limitation to the ultimate sensing performances of high sensitivity magnetometers, possible sources of this 1/f noise are under investigation. Low-frequency magnetization fluctuations have been proposed as the noise source in the case of classical GMI-based sensors. Here, we apply this model to off-diagonal GMI-based magnetometers. This requires the inclusion of magnetization fluctuation noise sources, in addition to white noise sources from electronic conditioning in the GMI effect equations. A pessimistic scenario is presented, predicting the upper limit of low-frequency excess noise from material characteristics. The equivalent magnetic noise level is then computed from the sensitivity of each term of the sensing element impedance matrix to the magnetization angle at the static working point (for both axial and circumferential static magnetic field) and to conditioning circuitry. Based on this, it appears that magnetization fluctuations similarly affect all modes of operation of the two-port network sensing element, inducing identical impedance fluctuations. It also appears that this noise depends only upon the static equilibrium condition. This condition is governed by the effective anisotropy of the magnetic wire and by both axial and circumferential static components of the working point.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».