High-Resolution Chipless Tag RF Sensor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a new coupled structure based on microwave planar resonators is proposed to demonstrate the capability of ultrahigh quality factor performance using a chipless passive resonator. The platform is based on two passive split-ring resonators (SRRs), one as a reader, and the other one as the tag. The reader resonator is designed to operate at 2.6-GHz resonance frequency and is coupled to an active feedback loop with a microwave amplifier to compensate for the resonator's loss and increase the loaded quality factor of the response. The bandwidth of the feedback amplifier is modified such that the amplifier's gain is higher at the resonance frequency of the tag than that of the reader by adding a capacitor between emitter and collector of the bipolar junction transistor (BJT) amplifier. The tag is designed at 1.6 GHz and is located at a 2.5-mm vertical distance from the reader. As a result, the overall quality factor of about 75 000 is achieved for the tag performing the sensing. The presented technique provides a great practical solution for highly sensitive, noninvasive, and real-time sensing applications. The proposed sensing tag is integrated with a microfluidic chip to highlight its capability for small volume sensing and lab-on-a-chip applications. The sensitivity potential of the design is verified by detecting the concentration of acetone in deionized water. The average sensitivity of the presented sensor is more than 35 kHz/(1% of acetone concentration variation), which is offering extremely high sensitivity of the structure considering the very small volume of the exposed material under the test and the distance between the sensor and the sample.
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.
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 | 0,000 | 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 découle