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Enregistrement W2994923692 · doi:10.5772/intechopen.89271

Voltage-Doubler RF-to-DC Rectifiers for Ambient RF Energy Harvesting and Wireless Power Transfer Systems

2020· book-chapter· en· W2994923692 sur OpenAlexfundno aff
Abdul Quddious, Marco A. Antoniades, Photos Vryonides, Symeon Nikolaou

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésVoltage doublerElectrical engineeringRectifier (neural networks)RectennaSchottky diodeWireless power transferDiodeCapacitorElectronic engineeringRadio frequencyEngineeringWirelessVoltageRectificationComputer scienceTelecommunicationsVoltage regulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless Power Transfer (WPT) is promoted as a key enabling technology (KET) for the widespread use of batteryless Internet of Things (IoT) devices and for 5G wireless networks. RF-to-DC rectifiers are essential components for the exploitation of either ambient RF power or wireless transmitted power from a dedicated source. There are several alternative rectifier topologies which can be selected depending on the desired wireless charging scenario and may include one or more diodes. For full rectification, a minimum of two diodes are needed. The current chapter discusses various implementations of voltage-doubler designs, which revolve around the basic topology of two diodes and two capacitors. Schottky diodes are usually used, in combination with lumped capacitors. Off-the-shelf diodes include both separate diodes and integrated voltage-doubler topologies in a single package. Rectifiers are inherently narrowband, non-linear devices, and the RF-to-DC efficiency, which is usually the figure of merit, depends non-linearly on both the termination load and the received RF power. The bandwidth of the rectifier depends on the preceding matching network.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,026

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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