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Enregistrement W4210458800 · doi:10.1109/tap.2022.3145452

An Adaptive Data Acquisition Technique to Enhance the Speed of Near-Field Antenna Measurement

2022· article· en· W4210458800 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Measurements
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésInterpolation (computer graphics)Field (mathematics)AlgorithmNotationComputer scienceAntenna (radio)Sampling (signal processing)Component (thermodynamics)MathematicsArtificial intelligencePure mathematicsPhysicsComputer visionArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a new approach is proposed to improve the speed of near-field measurement of antennas. The near-field measurements are mainly performed using a planar near-field scanner, named RFX2. In RFX2, which is an electronically switched probe array, the probes in the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$x$ </tex-math></inline-formula> and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$y$ </tex-math></inline-formula> directions cannot be fabricated at the same place. At each point, only one tangential component of the magnetic field is measured, and the other component is estimated numerically using an interpolation technique. Here, an adaptive data acquisition technique is proposed that sequentially collects samples from the field in the areas with highly dynamic behavior and skips the regions that have smooth near-field variations. Since the newly introduced points at each iteration of the algorithm are not necessarily laid on the probe locations of the RFX2, the values of the data at these points are calculated using an interpolation method. The proposed adaptive algorithm in this work requires remarkably fewer samples to reach the same accuracy as uniform sampling. This method is also utilized in spherical NF measurement over <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\theta $ </tex-math></inline-formula> and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\phi $ </tex-math></inline-formula> plane. The validity of the approach is verified using various numerical and measurement results.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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