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Enregistrement W2914133272 · doi:10.1109/mwscas.2018.8624051

Design and Implementation of an Ultrasonic Link for Concurrent Telemetry of Multiple Data Streams to Implantable Biomedical Microsystems

2018· article· en· W2914133272 sur OpenAlexaff
Keivan Keramatzadeh, Amir M. Sodagar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubcarrierComputer scienceBandwidth (computing)TelemetryMultiplexingData linkElectronic engineeringFrequency-division multiplexingData stream miningFrequency modulationComputer hardwareReal-time computingTelecommunicationsOrthogonal frequency-division multiplexingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on the design, implementation, and test of an ultrasonic data telemetry link. The link benefits from the combination of on-off keying (00K) modulation and frequency-division multiplexing (FDM) in order to enhance the telemetry data rate, while using regular transducers. As a result of using the FDM scheme, multiple data streams will be telemetered via the link concurrently. Each one of the data streams is OOK-modulated with a specific sub-carrier frequency. Covering the breadth of the effective bandwidth of the link, the subcarrier frequencies are chosen to be located at the local maxima of the link frequency response. To further increase the data rate, the OOK-modulated data streams are amplitude-equalized to compensate for the non-flat frequency response of the link. Designed using two ultrasonic transducers with a resonance frequency of 1MHz placed with a spacing of 3cm, a prototype link with 8 concurrent sub-channels was developed, characterized, and tested for a bit rate of 120kbps.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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