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Enregistrement W4403266330 · doi:10.3397/in_2024_3677

Cross-comparison of the optical and acoustical calibration methods for microphones based on microelectromechanical system technologies

2024· article· en· W4403266330 sur OpenAlexaff
Triantafillos Koukoulas, Wan‐Ho Cho, Fabio Saba, Davide Paesante, Alessandro Schiavi, Giovanni Durando, Andrea Prato, Lixue WU

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsCalibrationMicroelectromechanical systemsMaterials scienceComputer scienceEngineeringPhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calibration methods and associated international standards in airborne acoustics have enabled national metrology institutes to establish and maintain a fully defined traceability chain for designated laboratories and end users of microphones. However, such microphones need to be reciprocal, of condenser type and of specific dimensions; this, in effect, does not allow for the calibration of alternative existing sensor technologies and creates a further obstacle for the calibration of emerging technologies. An example relates to microphones based on microelectromechanical systems which are an integral part of a wide range of electronic devices; yet, there is no established calibration traceability chain other than methods employed by manufacturers. From a metrological perspective, new calibration methods that can accommodate microphones regardless of their size, reciprocal nature and utilised technology must be developed and subsequently standardised and adopted. This paper discusses the optical calibration method based on free field photon correlation and the acoustical calibration methods based on pressure comparison and free field substitution. These approaches can provide traceability to the international measurement standard system for novel types of microphones, and the measurement results showed themselves to be consistent. Based on this study, the possibility of expanding the new standard system was investigated.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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