Indirect Measurement of Fractional Impedances
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the measurement of fractional-order parameters that describe the electrical impedance of tissues and devices without requiring direct impedance measurements. Concepts from fractional calculus are imported to develop fractional circuit theory and derive the voltage and current excited step responses and magnitude responses of the single-dispersion Cole impedance model which is widely used in biomedicine and biology. Using these responses a numerical graph-fitting and non-linear least squares fitting routine have been applied to MATLAB simulations to assess the accuracy of this approach to extract the fractional impedance parameters that describe this model. Experimentally collected data from fruit tissues and ideal Cole models validate these methods. These fractional calculus concepts are further applied to develop the circuit theory to describe the current excited step response and magnitude response of the double-dispersion Cole impedance model. MATLAB and PSPICE simulations of assess the accuracy of this approach to extract the fractional impedance parameters that describe this model. Experimentally collected data from the current-excited step response and voltage excited magnitude response of apples validates these methods. Finally, the fractional circuit theory is applied to develop the expression for the voltage-excited step-response of a fractional model for a supercapacitor which is then used with non-linear least squares method extract the impedance parameters that characterize the model. This method is validated experimentally using results collected from low capacity supercapacitors with manufacturer ratings of 0.33 F, 1 F, and 1.5 F and high capacity supercapacitors with 1500 F and 3000 F manufacturer ratings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».