MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154954796 · doi:10.1109/mim.2021.9400956

Synchronous Demodulation for Low Noise Measurements

2021· article· en· W3154954796 sur OpenAlexaff
Erfan Ghaderi, Behraad Bahreyni

Notice bibliographique

RevueIEEE Instrumentation & Measurement Magazine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemodulationComputer scienceNarrowbandElectronic engineeringBandwidth (computing)Multiplier (economics)Noise (video)Filter (signal processing)Noise measurementNoise reductionTelecommunicationsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an overview of the applications of synchronous demodulators for low noise measurements in a tutorial manner. Synchronous demodulators have been around for nearly a century and used extensively for precise measurements and reduction of noise bandwidth in a wide range of applications. The purpose of this paper is to briefly introduce the method that is recognized and formalize its performance. The theory explains how to amplify a narrowband signal to reduce the amount of measurement noise and how the process can be simply considered as a multiplier followed by a low-pass filter. We also introduce some of the applications and design considerations for using synchronous demodulation. Some of the advanced topics are briefly discussed with reference to the most recent contribution in this field for those interested in a deeper understanding of the content.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Instrumentation & Measurement MagazineMême sujetAdvanced MEMS and NEMS TechnologiesTravaux en français237 207