Polymeric piezoelectric accelerometers with high sensitivity, broad bandwidth, and low noise density for organic electronics and wearable microsystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Piezoelectric accelerometers excel in vibration sensing. In the emerging trend of fully organic electronic microsystems, polymeric piezoelectric accelerometers can be used as vital front-end components to capture dynamic signals, such as vocal vibrations in wearable speaking assistants for those with speaking difficulties. However, high-performance polymeric piezoelectric accelerometers suitable for such applications are rare. Piezoelectric organic compounds such as PVDF have inferior properties to their inorganic counterparts such as PZT. Consequently, most existing polymeric piezoelectric accelerometers have very unbalanced performance metrics. They often sacrifice resonance frequency and bandwidth for a flat-band sensitivity comparable to those of PZT-based accelerometers, leading to increased noise density and limited application potentials. In this study, a new polymeric piezoelectric accelerometer design to overcome the material limitations of PVDF is introduced. This new design aims to simultaneously achieve high sensitivity, broad bandwidth, and low noise. Five samples were manufactured and characterized, demonstrating an average sensitivity of 29.45 pC/g within a ± 10 g input range, a 5% flat band of 160 Hz, and an in-band noise density of 1.4 µg/ $$\sqrt{{Hz}}$$ Hz . These results surpass those of many PZT-based piezoelectric accelerometers, showing the feasibility of achieving comprehensively high performance in polymeric piezoelectric accelerometers to increase their potential in novel applications such as organic microsystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».