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Enregistrement W2752911626 · doi:10.1109/tmtt.2018.2791942

Strongly Enhanced Sensitivity in Planar Microwave Sensors Based on Metamaterial Coupling

2018· article· en· W2752911626 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésResonatorPlanarSensitivity (control systems)MicrowaveMetamaterialCoupling (piping)Resonance (particle physics)Transmission (telecommunications)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limited sensitivity and sensing range are arguably the greatest challenges in microwave sensor design. Recent attempts to improve these properties have relied on metamaterial (MTM)-inspired open-loop resonators coupled to transmission lines (TLs). Although the strongly resonant properties of the resonator sensitively reflect small changes in the environment through a shift in its resonance frequency, the resulting sensitivities remain ultimately limited by the level of coupling between the resonator and the TL. This paper introduces a novel solution to this problem that employs negative-refractive-index TL MTMs to substantially improve this coupling so as to fully exploit its resonant properties. A MTM-infused planar microwave sensor is designed for operation at 2.5 GHz, and is shown to exhibit a significant improvement in sensitivity and linearity. A rigorous signal-flow analysis of the sensor is proposed and shown to provide a fully analytical description of all salient features of both the conventional and MTM-infused sensors. Full-wave simulations confirm the analytical predictions, and all data demonstrate excellent agreement with measurements of a fabricated prototype. The proposed device is shown to be especially useful in the characterization of commonly available high-permittivity liquids as well as in sensitively distinguishing concentrations of ethanol/methanol in water.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations328
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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