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Enregistrement W3015833403 · doi:10.1109/wptc45513.2019.9055625

Data Communication Over a Novel Capacitive Resonant Wireless Power Transmission System

2019· article· en· W3015833403 sur OpenAlexaff
Semion Belau, Susanna Vital de Campos de, Fabiano Cezar Domingos, Rashid Mirzavand, Pedram Mousavi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrowbandBit error rateComputer scienceData transmissionElectronic engineeringAdditive white Gaussian noiseChannel (broadcasting)WirelessCommunications systemTransmission (telecommunications)Capacitive couplingPower (physics)Electrical engineeringEngineeringTelecommunicationsComputer hardwarePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the performance of a novel capacitive resonant wireless power transmission (WPT) system as a communication link. To test the system's ability to transmit data, a channel model of the implemented system was created in MATLAB, along with a non-coherent receiver model, and used in a simulation to obtain the bit error rate by passing 10,000 on-off keyed symbols through it. Because the system utilizes resonant coupling, which is detrimental to the ability to communicate data due to the inherent narrowband nature of resonance, both maximum power transfer and maximum data rate cannot be achieved simultaneously. As a result, modified Miller encoding (which is used in RFID) was used in the simulation to encode the data and the data rate was slowed down to improve the bit error rate. Both simulations have shown that the WPT system has comparable performance to an additive white Gaussian noise channel given an appropriate data rate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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