Near-zero magnetic field disturbance suppression method based on adaptive filtering and quasi-proportional resonance control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The cardiac magnetic field used for magnetocardiographic (MCG) imaging must be detected in a stable near-zero magnetic field environment. In the hospital environment, there are mainly two kinds of magnetic field disturbances that affect the signal-to-noise ratio of cardiac magnetic field detection. One is the magnetic field disturbance with high power spectral density at a specific frequency, and the other is the random magnetic field disturbance with low frequency. To suppress magnetic field disturbances, this paper proposed a near-zero magnetic field disturbance suppression method that combined a PI controller with adaptive filtering and quasi-proportional resonance control (PI-APF-QPR). The magnetic field disturbance with high amplitude and specific frequency was extracted by the adaptive filter (APF) and suppressed by the quasi-proportional resonance (QPR) controller. Additionally, the low-frequency random disturbance was suppressed by the PI controller. The experimental results showed that compared with the PI controller, the peak-to-peak value of the magnetic field by the PI-APF-QPR controller was reduced by 39.1%, and the suppression ratio of the magnetic field noise by the PI-APF-QPR controller was improved by 29.5%, which verified the effectiveness of the proposed magnetic field disturbance suppression method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».