Design and Implementation of a Tuning-Matching Framework for a High-Sensitivity Broad Band Proton Precession Magnetometer Sensing Coil
Notice bibliographique
Résumé
The proton precession magnetometer (PPM) is always employed for geomagnetic observation, magnetic anomaly detection, etc., while the tuning performance of the PPM determines the signal-to-noise ratio (SNR) of the free induction decay (FID) signal output from the sensing coil. A tuned circuit was always used for the PPM sensing coil because of its narrow-band characteristic and high sensitivity. However, the FID signals might be distorted by the narrow bandwidth, which influences the PPM's measurement accuracy for the geomagnetic field. To address this problem, we propose a tuning-matching framework consisting of an adjustable tuning capacitor network (ATCN) in parallel with a π-type LC band-pass filter (LCBF), dubbed ATCN-LCBF. The equivalent circuit of the ATCN-LCBF are investigated and the corresponding electrical parameters are theoretically calculated. Consequently, the proposed ATCN-LCBF is conducted with a bandwidth of 3500 Hz, a pass-band gain of 5 dB, and an average noise floor of 1.67 nV/Hz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1/2</sup> . The field experimental results demonstrate that the ATCN-LCBF can not only enhance the strength of the FID signal but also suppress the external noises, improving the signal detection performance of the PPM in a scenario with strong interference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».