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Enregistrement W2909983492 · doi:10.3390/app9020298

A Review of Recent Results on Simultaneous Interrogation of Multiple Fiber Bragg Grating-Based Sensors Using Microwave Photonics

2019· review· en· W2909983492 sur OpenAlexafffund
Lawrence R. Chen, Maria-Iulia Comanici, Parisa Moslemi, Jingjing Hu, Peter Küng

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensQPS Photronics (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFiber Bragg gratingMaterials scienceMicrowavePulse compressionInterrogationOpticsPhotonicsSIGNAL (programming language)WavelengthFiber optic sensorOptoelectronicsOptical fiberComputer sciencePhysicsTelecommunicationsRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review recent results on exploiting microwave photonics to enable simultaneous interrogation of multiple fiber Bragg grating (FBG)-based sensors. In particular, we describe the use of (1) microwave photonic filtering and (2) chirped microwave pulse generation and compression as a means to map the wavelength (spectral) changes in the response of FBG-based sensors (specifically, an in-fiber Fabry-Pérot cavity sensor based on FBGs, FBG sensors directly, and a linearly chirped FBG sensor) to applied temperature (or strain) to the power of a radio-frequency signal (i.e., a wavelength-to-power mapping) or to the correlation peak of the compressed microwave signal. The approaches support high-resolution and high-speed interrogation and can be suitable for large scale sensing networks.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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