土壤濕度與諧振頻率差值之間線性關(guān)系通過實(shí)測(cè)證實(shí)這種關(guān)系
發(fā)布時(shí)間:2024/6/6 23:20:56 訪問次數(shù):104
低成本的無芯片RFID傳感器,用于無線監(jiān)測(cè)土壤濕度。該傳感器由3個(gè)互補(bǔ)開口環(huán)諧振器(CSRR)以及2個(gè)正交放置的寬帶圓形微帶貼片天線構(gòu)成。
兩個(gè)微帶貼片天線用于收發(fā)信號(hào),實(shí)現(xiàn)無線傳感功能。
單、雙CSRR結(jié)構(gòu)下該傳感器的雷達(dá)散射截面(RCS),確定了土壤濕度與諧振頻率差值之間的線性關(guān)系,通過實(shí)測(cè)進(jìn)一步證實(shí)了這種關(guān)系。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該傳感器在0%~12%的土壤濕度下具有18.2 MHz/%θ的靈敏度。
單片機(jī)的非接觸式人體測(cè)溫系統(tǒng)設(shè)計(jì),溫度測(cè)量技術(shù)應(yīng)用十分廣泛,而且在現(xiàn)代設(shè)備故障檢測(cè)領(lǐng)域中也是一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。
在某些應(yīng)用領(lǐng)域中,要求測(cè)量溫度用的傳感器不能與被測(cè)物體相接觸,這就需要一種非接觸的測(cè)溫方式來滿足上述測(cè)溫需求,應(yīng)上述實(shí)際需求而設(shè)計(jì)的紅外測(cè)溫儀。
將對(duì)硬件選擇以及結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),并且采用新型的可編程溫度傳感器TN901,它的優(yōu)點(diǎn)是能直接與單片機(jī)完成數(shù)據(jù)采集和處理,實(shí)現(xiàn)方便、精度高,性能穩(wěn)定,并且不需復(fù)雜的信號(hào)調(diào)理電路和A/D轉(zhuǎn)換電路。
16類常見圖表的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集在數(shù)量、類型和樣式豐富性上具有一定的優(yōu)勢(shì)。
在3個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)對(duì)比了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型,結(jié)果表明Transformer架構(gòu)在圖表分類任務(wù)上具有一定優(yōu)勢(shì)。
在6個(gè)測(cè)試集上對(duì)集成模型進(jìn)行了測(cè)試,分類準(zhǔn)確率均大于0.9;對(duì)于圖像質(zhì)量高、視覺形式簡(jiǎn)單的生成圖表,模型分類準(zhǔn)確率接近1。
EBW5216是一種電子束焊接的電阻元件,夾在大尺寸(可選擇鍍錫的)銅接線端子之間。
深圳市裕碩科技有限公司http://yushuo.51dzw.com
低成本的無芯片RFID傳感器,用于無線監(jiān)測(cè)土壤濕度。該傳感器由3個(gè)互補(bǔ)開口環(huán)諧振器(CSRR)以及2個(gè)正交放置的寬帶圓形微帶貼片天線構(gòu)成。
兩個(gè)微帶貼片天線用于收發(fā)信號(hào),實(shí)現(xiàn)無線傳感功能。
單、雙CSRR結(jié)構(gòu)下該傳感器的雷達(dá)散射截面(RCS),確定了土壤濕度與諧振頻率差值之間的線性關(guān)系,通過實(shí)測(cè)進(jìn)一步證實(shí)了這種關(guān)系。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該傳感器在0%~12%的土壤濕度下具有18.2 MHz/%θ的靈敏度。
單片機(jī)的非接觸式人體測(cè)溫系統(tǒng)設(shè)計(jì),溫度測(cè)量技術(shù)應(yīng)用十分廣泛,而且在現(xiàn)代設(shè)備故障檢測(cè)領(lǐng)域中也是一項(xiàng)非常重要的技術(shù)。
在某些應(yīng)用領(lǐng)域中,要求測(cè)量溫度用的傳感器不能與被測(cè)物體相接觸,這就需要一種非接觸的測(cè)溫方式來滿足上述測(cè)溫需求,應(yīng)上述實(shí)際需求而設(shè)計(jì)的紅外測(cè)溫儀。
將對(duì)硬件選擇以及結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),并且采用新型的可編程溫度傳感器TN901,它的優(yōu)點(diǎn)是能直接與單片機(jī)完成數(shù)據(jù)采集和處理,實(shí)現(xiàn)方便、精度高,性能穩(wěn)定,并且不需復(fù)雜的信號(hào)調(diào)理電路和A/D轉(zhuǎn)換電路。
16類常見圖表的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集在數(shù)量、類型和樣式豐富性上具有一定的優(yōu)勢(shì)。
在3個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)對(duì)比了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型,結(jié)果表明Transformer架構(gòu)在圖表分類任務(wù)上具有一定優(yōu)勢(shì)。
在6個(gè)測(cè)試集上對(duì)集成模型進(jìn)行了測(cè)試,分類準(zhǔn)確率均大于0.9;對(duì)于圖像質(zhì)量高、視覺形式簡(jiǎn)單的生成圖表,模型分類準(zhǔn)確率接近1。
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