A CSRR-Based Sensor for Full Characterization of Magneto-Dielectric Materials
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».