Printed hybrid capacitive Kirigami sensor: enhancing flexibility and conformability for improved motion artifacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Capacitive sensing of electrophysiological signals is a promising alternative to traditional contact-type sensing for long-term and ubiquitous health monitoring. Many researchers are focusing on developing flexible capacitive electrodes to improve the conformability and the quality of acquisition of this family of sensors. However, current flexible devices still present many limitations due to the negative Poisson’s ratio of the materials used, which affects the dimensions and characteristics of the materials when under stress, and their incompatibility with traditional manufacturing methods and solid-state devices. We present a novel, inkjet-printed, hybrid capacitive Kirigami sensor design. This novel structure comprises different layers with different functionalities, in order to allow improved flexibility and conformability of the flexible Kirigami printed electrode, while securing its inclusion on a traditional rigid printed circuit board for a quality signal acquisition. The novel sensor design has been tested on different shapes and dimensions of sensing target and with different weights applied. Capacitive and electrical measurements were performed to obtain the main basic sensor characteristics such as coupled capacitance, acquired signal amplitude and cutoff frequency. When compared to an analog but rigid sensor, the novel designed hybrid flexible sensor showed significant improvement and enhanced uniformity of measurements, with an increase in amplitude value up to <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>82</mml:mn> <mml:mi mathvariant="normal">%</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> for the bigger curvatures, while maintaining good electrical contact and integrity of all the layers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».