8、RTD磁通门不确定性来源解析

RTD磁通门不确定性来源解析

1 引言

磁通门磁力计是在超导量子干涉器件(SQUIDs)和磁阻器件之间的最佳折中方案,能在室温下以100pT的分辨率感应弱磁场。它在众多领域都有应用,传统的磁通门磁力计通常基于施加的时变参考信号二次谐波的频谱幅度进行读数。

近年来,新技术和新材料为实现小型化、高性能设备提供了可能,人们对降低磁通门传感器成本和尺寸的解决方案重燃兴趣,出现了基于印刷电路板(PCB)和互补金属氧化物半导体(CMOS)技术的传感器。

此前提出的驻留时间差(RTD)磁通门磁力计是一种时域操作的磁通门,类似于脉冲调制方法。它具有传感器结构简单、板载功率需求可忽略不计以及读出信号为固有数字形式等优点,但过去由于缺乏开发优质铁磁材料和合适读出电子设备的技术,其噪声基底和灵敏度受到限制。本文旨在优化磁通门性能,研究包括噪声在内的主要不确定来源,并确定限制其对设备影响的策略。

2 RTD磁通门概述

2.1 工作原理

RTD磁通门基于双线圈结构(初级线圈和次级线圈),缠绕在具有滞回输入输出特性的合适铁磁芯上。初级线圈中通入周期性驱动电流 $I_e$,产生周期性磁场 $H_e$,同时施加目标磁场 $H_x$,方向与 $H_e$ 相同。次级线圈用作拾取线圈,根据以下原理通过输出电压 $V_{out}$ 检测目标磁场。

假设磁芯有两个换向阈值和双态输出,其行为可用双稳动力学控制的双势阱势能函数 $U(x)$ 描述。磁芯的磁化强度 $x$ 由初级线圈产生的激励磁场 $H_e$ 和双稳势能函数 $U(x)$ 决定,这两个因素决定了磁芯在两个稳定磁化状态之间的切换机制。为了使磁芯磁化反转,驱动磁场 $H_e$

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值