A CSRR-Based Sensor for Full Characterization of Magneto-Dielectric Materials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel complementary split-ring resonator (CSRR)-based sensor for full characterization of magneto-dielectric materials is proposed. In general, the operation of microwave resonance-based sensor hinges on the shift in the resonance frequency and the change in the quality factor of the loaded structure. However, both the electric permittivity and the magnetic permeability of the material under test (MUT) have similar effect on the response of the sensor that makes the simultaneous determination of the permittivity and permeability challenging. To remove this difficulty, the main idea behind this paper is to localize the highest intensity of the electric and magnetic fields in two separate zones. By the analysis of the measured resonance frequency and quality factor, the real and imaginary parts of the electric permittivity and the magnetic permeability of the MUT can be determined. Although the characterization of the permittivity and permeability of materials using split-ring resonator and CSRR-based sensors has been widely used, to the best of our knowledge, the full characterization of magneto-dielectric materials using a single sensor has not yet been reported in this paper. As a proof of concept, the sensor was fabricated and used to measure the permittivity and permeability of several materials. Strong agreement between the extracted values and the reference data was achieved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle