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Enregistrement W2588098065 · doi:10.21595/jve.2016.17893

Using optical code-division multiple-access techniques in Michelson interferometer vibration sensor networks

2017· article· en· W2588098065 sur OpenAlexaff
Chih‐Ta Yen, Jen-Fa Huang, Guan-Jie Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibroengineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMichelson interferometerInterferometryComputer scienceVibrationInterference (communication)OpticsElectronic engineeringAcousticsPhysicsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposes a spectral-amplitude-coding optical code-division multiple-access (SAC-OCDMA) framework for accessing the vibration frequency of a test object by using a Michelson interferometer vibration sensor (MIVS). Each sensor node possesses an individual signature codeword, and liquid crystal spatial light modulator (LC-SLM) encoders/decoders (codecs) are adopted to provide excellent orthogonal properties in the frequency domain. The proposed LC-SLM-based OCDMA system mitigates multiple access interference among all sensor nodes. When optical beams strike and are reflected by the object, the sensing interferometer becomes sensitive to external physical parameters such as temperature, strain, and vibration. The MIVS includes a Michelson interferometer placed at a specific distance from the test object on a designed vibration platform. A balanced photodetector (BPD) was used to convert the light output of the LC-SLM decoders into electrical signals, and a digitizing oscilloscope was used to Fourier transform the BPD electrical signal output, thereby yielding the vibration frequency of the test object. The results showed that the proposed sensor network with an interferometer can be used as a distributed highly sensitive sensor to obtain mechanical values. This study provides a new optical sensor network for current vibration frequency measurements.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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