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Enregistrement W4281865645 · doi:10.3390/s22114069

Wearable Sensor Based on Flexible Sinusoidal Antenna for Strain Sensing Applications

2022· article· en· W4281865645 sur OpenAlexafffund
Mehran Ahadi, Mourad Roudjane, Marc-André Dugas, Amine Miled, Younès Messaddeq

Notice bibliographique

RevueSensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundUniversité Laval
Mots-clésAntenna (radio)Dipole antennaAntenna measurementCoaxial antennaAntenna factorElectrical engineeringAcousticsMonopole antennaLoop antennaMaterials scienceElectronic engineeringComputer scienceOptoelectronicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A flexible sinusoidal-shaped antenna sensor is introduced in this work, which is a modified half-wave dipole that can be used for strain sensing applications. The presented antenna is an improved extension of the previously introduced antenna sensor for respiration monitoring. The electrical and radiative characteristics of the sinusoidal antenna and the effects of the geometrical factors are studied. An approach is provided for designing the antenna, and equations are introduced to estimate the geometrical parameters based on desired electrical specifications. It is shown that the antenna sensor can be designed to have up to 5.5 times more sensitivity compared to the last generation of the antenna sensor previously introduced for respiration monitoring. The conductive polymer material used to fabricate the new antenna makes it more flexible and durable compared to the previous generation of antenna sensors made of glass-based material. Finally, a reference antenna made of copper and an antenna sensor made of the conductive polymer are fabricated, and their electrical characteristics are analyzed in free space and over the body.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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