CN105264551A - 用于流体分析的谐振传感器组合件和系统 - Google Patents
用于流体分析的谐振传感器组合件和系统 Download PDFInfo
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Abstract
谐振传感器组合件包含具有感测区的介电基片。该传感器组合件还包括操作上耦合到感测区的多个调谐元件,其中感测区耦合到多个调谐元件以限定多个谐振电路。
Description
技术领域
本发明一般涉及用于流体分析的系统和方法,并且更具体来说,涉及用于使用谐振传感器的流体分析的系统和方法。
背景技术
谐振传感器通常用来提供与样本中存在的物理、化学和生物组分有关的信息。传感器的选择性在传感器性能和应用方面是合乎需要的。选择性的缺乏通常阻碍诸如但不限制于医疗诊断、生命科学、水、油气以及安全性的应用中感测流体中的物理、化学和生物种方面的传感器的广泛使用。阻抗谱常常用于材料科学和材料表征。阻抗谱提供生物种的分析方面的多个优点,因为它为生物种的分析提供无创无毒平台。但是,传统阻抗谱的广泛接受的局限性包含对宽频率范围的相对低的灵敏度和极长的获取时间。
当前实验室技术常常利用多个预处理步骤用于样本,并且要求病理学家或技术人员手动识别样本组成。当前传感器技术利用基于光、电、机械、热和磁检测原理的不同换能器。传感器可以是谐振或者非谐振的。与非谐振换能器相比,谐振换能器在不受控制的周围环境噪声影响存在的情况下提供更准确地探测任何样本的介电性质的机制。周围环境噪声影响的非限制性示例包含温度、介质组成以及样本中的干扰的存在。
发明内容
在一个实施例中,谐振传感器组合件包含具有感测区的介电基片。该传感器组合件还包括操作上耦合到感测区的多个调谐元件,其中感测区耦合到多个调谐元件以限定多个谐振电路。
在另一个实施例中,系统包含谐振传感器组合件以及与谐振传感器进行操作通信的读取器,其中读取器配置成以多个频率获取响应。该谐振传感器组合件包含:包括感测区的介电基片,其包括感测区,以及操作上耦合到感测区的多个调谐元件。感测区耦合到多个调谐元件以限定多个谐振电路。
在又一实施例中,谐振传感器组合件包含:包括具有至少四个叉指电极结构的感测区的介电基片,以及操作上耦合到感测区的多个调谐元件。感测区耦合到多个调谐元件,其配置成提供与多个电极对关联的预定谐振频率以限定多个谐振电路。
附图说明
在参照附图阅读下面详细的描述时,将会更好地理解本发明的这些及其他特征、方面和优点,附图中,相似符号贯穿附图表示相似部分,其中:
图1是按照本技术的实施例、采用配置成使用多个频率探测流体样本的传感器组合件的示例传感器系统的一部分的示意图;
图2是按照本技术的实施例、谐振传感器的实施例的所测量的阻抗参数的图表;
图3是按照本技术的实施例、包括多个电极的示例感测区的示意图;
图4-6是按照本技术的实施例、具有多个电极的示例感测区的示意图;
图7是按照本技术的实施例、具有可重新配置设计的电极/样本结构的等效电路;
图8是按照本技术的实施例、采用单一传感器区的传感器系统的示意表示;以及
图9是按照本技术的实施例、用于分析样本的方法的流程图。
具体实施方式
实施例涉及用于物理、化学和/或生物检测的系统和方法。在某些实施例中,系统和方法可用于流体的分析。有利地,系统和方法促进使用单一传感器以各种频率探测流体。在某些实施例中,谐振传感器组合件可包括单一感测区,其配置成以多个频率进行谐振。在这些实施例的一些中,单一感测区配置成以多个频率探测流体。单一感测区中的各种子区域可配置成探测流体样本中的不同深度,从而提供沿与传感器平面垂直的方向、与流体样本有关的断层扫描的信息。这种断层扫描的信息可通过使用电磁场贯穿波来提供。在一个示例中,电磁波可包括电场贯穿波和磁场贯穿波。例如,如果流体样本包含样本中的细胞或其他组分,则断层扫描的信息可包含与作为离感测表面的距离的函数的样本的复介质常数有关的信息。从细胞内的不同深度所得到的信息提供细胞粘着、新细胞的迁移、细胞活动的变化以及对外部激励(例如环境、药物学)的响应的指示。在一个示例中,关于细胞形态的信息可用来在快速收集活组织检查中跟踪癌细胞的转移。
在某些实施例中,传感器可在医疗诊断、生命科学、水技术、油气以及安全性的领域的一个或多个应用中来采用。在医疗诊断的情况下,谐振传感器组合件可用来检测或诊断感染或癌。在水技术的情况下,谐振传感器组合件可用来检测水样本中的蛋白质和细菌细胞积聚。水样本可来自饮用水或者蒸馏或冷却箱。
有利地,由于系统和方法促进在使用单一传感器时以多个频率探测样本,所以不要求将流体样本设置在多个传感器上以便以多个频率探测样本。
在某些实施例中,谐振传感器组合件可包含:包括感测区的介电基片,以及操作上耦合到感测区的多个调谐元件。此外,感测区耦合到多个调谐元件以限定多个谐振电路。每个谐振电路可用来限定单一感测区中的子区域,其中每个子区域配置成探测流体样本中的不同深度。在一个实施例中,介电基片和感测区可以是谐振传感器的一部分。在某些实施例中,谐振电路可包含相结合以引起产生谐振传感器响应的组件。
在一些实施例中,谐振传感器可耦合到多个调谐元件以限定多个谐振电路。在一个实施例中,调谐元件可以是谐振传感器外部的。在另一个实施例中,调谐元件可以不是谐振传感器外部的,调谐元件可以是谐振传感器的整体的。
在一些实施例中,传感器读取器可配置成监测来自谐振传感器组合件的多个响应。读取器可通过读取器天线与传感器进行操作关联。在一个实施例中,读取器可配置成监测谐振传感器的谐振性质。来自谐振传感器的数据可使用有线或无线传输来传递。在一个实施例中,无线传输是电感耦合传输。在某些实施例中,读取器可以是响应分析器,其配置成接收多个频率的信号。
在某些实施例中,传感器读取器可配置成测量具有样本的谐振传感器的阻抗谱的实部和虚部。在某些实施例中,传感器读取器可配置成测量与传感器谐振之外的样本关联的谐振传感器的阻抗谱的实部和虚部。除了复阻抗谱参数的测量之外,读取器还可测量与复阻抗谱相关的其他谱参数。谱参数的非限制性示例包含S参数(散射参数)和Y参数(导纳参数)。在一些实施例中,传感器读取器可配置成实时地监测传感器。此外,读取器可配置成以间断或连续的方式来监测传感器响应。
在某些实施例中,谐振传感器可包含单一感测区,其中感测区配置成以多个频率进行谐振。在一个示例中,谐振传感器可以是RFID传感器。RFID传感器可包括存储器芯片。存储器芯片可用于在需要时存储和检索数据。数据可包含RFID传感器的数字ID或者RFID传感器的任何其他信息。存储器芯片可以是读写芯片,例如集成电路(IC)芯片。备选地,存储器芯片可以是只读芯片,例如声波装置芯片。存储器芯片可以是独立传感器的模拟输入。
如本文所使用的术语“RFID标签”指的是数据存储和报告技术,其将电子标签用于存储数据,并且包含至少两个组件,其中第一组件是用于存储和处理信息并且对射频信号进行调制和解调的集成电路(存储器芯片)。这种存储器芯片也可用于其他专门功能,例如它能够包含电容器。在一个实施例中,存储器芯片也可包含用于模拟信号的输入。第二组件是用于接收和传送射频信号的天线。天线也可配置成用作感测区。在某些实施例中,具有感测功能的RFID标签是RFID传感器。在某些实施例中,具有感测区的RFID标签是RFID传感器。
在某些实施例中,谐振传感器可包括具有例如当RFID标签的天线还通过作为环境变化的函数而改变其复阻抗参数来执行感测功能时的增加感测功能的RFID标签。采用这类谐振传感器对环境变化的确定通过分析复阻抗来执行。在一个实施例中,RFID标签可通过耦合跨RFID标签的天线和/或存储器芯片的互补传感器来转换为RFID谐振传感器。通过耦合互补传感器,所附连传感器的电气响应可转化为谐振传感器的复阻抗响应的一个或多个的对应变化。谐振传感器的复阻抗响应的非限制性示例可包含谐振传感器的复阻抗响应的谐振峰值位置、峰值宽度、峰值高度和峰值对称性、复阻抗的实部的幅值、复阻抗的虚部的谐振频率、复阻抗的虚部的反谐振频率、零电抗频率、相位角和阻抗的幅值。
在某些实施例中,谐振传感器可用来测量多种物理、化学和生物参数。在RFID谐振传感器中,用于集成询问的方法和系统可用来从RFID传感器收集数字和模拟信号以得到与RFID标签对应的数字或模块数据(例如标签ID、最终用户存储信息、感测信息、从标签可得到的任何其他数字信息)以及与RFID传感器对应的模拟数据(例如感测测量、反射功率测量)。在一个实施例中,RFID传感器的RFID标签可以是无源标签。无源RFID标签不需要电池用于其功能,并且包括连接到传感器天线的存储器芯片。
在一些实施例中,可处理谐振传感器阻抗谱以提取若干“谱参数”。谱参数是Fp、Zp、F1或F2以及其他。可将传感器阻抗谱传送给中央计算中心供处理。在一个示例中,中央计算中心可使用来自阻抗读取器的稳态或动态响应来分析阻抗谱或谱特征的至少一部分。稳态传感器响应是在所确定的时间期间来自传感器的响应,其中在测量时间响应没有细微变化。因此,在时间稳态传感器响应的测量产生相似值。动态传感器响应是在所测量环境参数(温度、压力、化学浓度、生物浓度等)的突然变化时来自传感器的响应。因此,在测量时间传感器响应显著变化。因此,在时间动态传感器响应的测量产生响应的动态签名。响应的动态签名的非限制性示例包含平均响应斜率、平均响应幅值、信号响应的最大正斜率、信号响应的最大负斜率、信号响应的平均变化、信号响应的最大正变化以及信号响应的最大负变化。
在某些实施例中,若干不同方法可用于在传感器的基片上提供单一感测区。在一个实施例中,感测材料或感测膜可设置在感测区上以限定感测区。感测材料可配置成改变传感器的阻抗响应。在另一个实施例中,保护材料或保护膜可设置在感测区上以限定感测区。在这个实施例中,保护材料可配置成将感测区的电极与样本分离。在又一实施例中,感测区可与样本直接接触。在这个实施例中,感测区可配置成具有与样本直接接触的感测区的电极。
如本文所使用的术语“感测材料”或“感测膜”可包含但不限于设置到谐振传感器的感测区上以执行在与环境进行交互时可预测和可再现地影响复阻抗传感器响应的功能的材料。例如,诸如聚苯胺之类的导电聚合物在暴露于不同pH的溶液时改变其导电率。当这种聚苯胺膜沉积到传感器上时,复阻抗传感器响应作为pH的函数发生变化。因此,这种RFID传感器作为pH传感器进行工作。当这种聚苯胺膜沉积到RFID传感器供气相中的检测时,复阻抗传感器响应在暴露于碱性(例如NH3)或酸性(例如HCl)气体时也发生变化。传感器膜包含但不限于基于它们所在的环境来改变其电气和/或介电性质的聚合物、有机、无机、生物、合成和纳米合成膜。传感器膜的非限制性附加示例可以是诸如高氟化离子交换树脂之类的磺化聚合物、诸如硅酮胶之类的粘合聚合物、诸如溶胶-凝胶膜之类的无机膜、诸如碳黑聚异丁烯膜之类的合成膜、诸如碳纳米管-高氟化离子交换树脂膜、金纳米粒子聚合物膜、金属纳米粒子聚合物膜、静电纺聚合物纳米纤维、静电纺无机纳米纤维、静电纺合成纳米纤维之类的纳米合成膜以及任何其他感测材料。为了防止传感器膜中的材料渗漏到液体环境中,使用诸如共价接合、静电接合之类的标准技术以及本领域的技术人员已知的其他标准技术将感测材料附连到传感器表面。
如本文所使用的术语“环境参数”或“环境性质”指的是多变量传感器内或周围的可测量环境变量。在某些实施例中,可测量环境变量可包含物理、化学或生物性质的一个或多个。环境参数的非限制性示例可包含接近或接触传感器的介电、金属、化学或生物微粒的温度、pH、氧含量、压力、材料浓度、导电率、介电性质和数量、电离辐射的剂量、光强度或者其组合。
如本文所使用的术语“分析物”指的是包含任何合乎需要的测量环境参数的物质。如本文所使用的术语“干扰”包含不合需要地影响采用传感器的测量的精度和准确性的任何不合需要的环境参数。如本文所使用的术语“干扰物”指的是可由传感器产生干扰响应的流体或环境参数(例如温度、压力、光等)。如本文所使用的术语“谐振阻抗”或“阻抗”指的是从其中提取传感器“谱参数”的传感器的谐振周围的所测量传感器频率响应。
在某些实施例中,设置在感测区上的感测电极不受所测量样本影响。在某些实施例中,设置在感测区上的感测电极可预测地受到所测量样本影响,并且可预测地改变传感器响应。在一个实施例中,电极至少部分由对环境起反应的感测材料来制成。在这个实施例中,电极对环境敏感,并且可感测化学、生物或物理参数的一个或多个。在一个实施例中,电极由环境敏感材料来制作。取决于传感器的应用,电极材料是不同的。例如,对于腐蚀的监测,电极材料的非限制性示例是铝、铜和钢。对于化学和生物的监测,电极材料的非限制性示例是聚苯胺、合成核壳纳米微粒、配合基涂层纳米微粒、裸纳米微粒、纳米线、纳米管和纳米片。
通过将感测材料施加到谐振传感器的感测区上并且测量谐振传感器的复阻抗,阻抗响应可与生物或化学或物理参数相互关联。在某些实施例中,敏感材料在暴露于分析物的痕量浓度时可经受可检测变化。在这些实施例中,可通过将感测材料设置在构成谐振电路的电极之间来测量痕量浓度。因此,感测材料的性质的介电、尺寸、电荷转移和其他变化可通过电路的谐振性质的变化来检测。
有利地,具有单一感测区的谐振传感器配置成提供每个被测目标或目标和干扰的单独响应。例如,具有感测区的谐振传感器可提供与每个分析物对应的不同响应。通过应用多变元分析(例如主成分分析),每个分析物的复阻抗响应的维度减少到单一数据点。这个处理的数据进一步用于目标及其混合物的定量。如本文所使用的‘多变元分析’指的是信号的分析,其中一个传感器产生基本上不是相互关联的多个响应信号。来自传感器的多个响应信号可使用多变元分析工具来分析,以便构成暴露于诸如压力或温度或流体组成之类的不同环境条件的响应模式。多变元分析工具的非限制性示例包含规范的相关联分析、回归分析、非线性回归分析、主成分分析、区别函数分析、多维定标、线性区别分析、对数回归或神经网络分析。
在一个示例中,具有感测区的谐振传感器可提供与所测量样本的各种深度或生物特征或者细胞的生理特征对应的响应。各种响应可使用多变元分析来分析。例如,谐振传感器可用来以多个频率探测样本;与这多个频率对应的响应可使用多变元分析来分析,以得到与样本内的不同深度关联的信息。在一个实施例中,多个频率可从单一感测区同时产生。
在某些实施例中,谐振传感器可用来以相同频率探测样本,其中响应对应于来自单一感测区的多个电极对。
在某些实施例中,传感器的复阻抗响应可以是多变量响应,因为一个以上频率可利用来测量跨传感器的谐振的传感器响应。在某些实施例中,传感器的复阻抗响应可以是多变量响应,因为一个以上频率可利用来测量传感器的谐振之外的传感器响应。在一些实施例中,以跨传感器的谐振的多个频率来测量传感器响应。例如,如果传感器以大约13MHz进行谐振,则从大约5MHz至大约20MHz来测量所测量频率和关联传感器响应。这个多变量响应通过多变元分析来分析。传感器的多变量响应包含传感器的完全复阻抗谱和/或若干单独测量的性质,比如但不限制于Fp、Zp、Fz、F1、F2、Z1和Z2。这些和其他测量性质是“谱参数”。这些性质包含复阻抗的实部的最大数的频率(Fp,谐振峰值位置)、复阻抗的实部的幅值(Zp,峰值高度)、零电抗频率(Fz,阻抗的虚部为零的频率)、复阻抗的虚部的谐振频率(F1)以及复阻抗的虚部的反谐振频率(F2)、在复阻抗的虚部的谐振频率(F1)的信号幅值(Z1)和在复阻抗的虚部的反谐振频率(F2)的信号幅值(Z2)。其他参数可使用整个复阻抗谱、例如谐振的质量因数、相位角和阻抗的幅值来测量。在标题为“MethodsandsystemsforcalibrationofRFIDsensors”的美国专利号7911345中描述了多变量响应谱参数,通过引用将其结合到本文中。
在某些实施例中,传感器可包括保护材料。在某些实施例中,保护材料可包含但不限于在仍然允许接近或接触传感器的流体的测量被执行时保护传感器免受意外的机械、物理或化学影响的材料。流体能够是气体、液体或固体或者包含生物微粒或组织样本的微粒的悬浮液。例如,估计测量可包含流体导电率测量,其中保护膜将传感器与流体分离,但允许电磁场贯入流体中。在一个示例中,保护材料可包含但不限于在干扰物的情况下保护传感器免受意外的机械、物理或化学影响的材料。在一个示例中,保护材料可以是应用在传感器上面以保护传感器免受机械损坏和磨损的纸膜。在另一个示例中,保护材料可以是应用在传感器上面以保护传感器在放入液体中进行测量时免受腐蚀的聚合物膜。在又一示例中,保护材料可以是应用在传感器上面以防止传感器的电路在放入导电液体中进行测量时短路的聚合物膜。在又一示例中,保护材料可以是应用在传感器上面以防止电极在放入导电液体中进行测量时结垢的聚合物膜。用作膜的这种保护材料的非限制性示例可包括纸和聚合膜,例如聚酯、聚丙烯、聚乙烯、聚醚、聚碳酸酯、聚对苯二甲酸乙二醇酯或者其组合。在一个示例中,膜可经由原子层沉积或化学气相沉积采用无机物种来生长。
在某些实施例中,保护材料可促进接近或接触传感器的流体的直接测量被执行。在这些实施例中,传感器可以或者可以不包含感测区上的保护材料。流体的测量可通过确定流体的复介质常数来执行。谐振传感器响应环境的复介质常数的变化。流体的复介质常数的实部称作“介电常数”。流体的复介质常数的虚部称作“介电损耗因数”。流体的复介质常数的虚部与流体的导电率成正比。采用单一传感器的测量可对流体的混合物或者单独液体来执行。这些测量可用来确定流体的组成。在一个实施例中,流体的混合物可以是同质或异质的。同质混合物的非限制性示例是水中的盐、水中的乙醇、水中的糖、牛奶中的水。异质混合物的非限制性示例是水中的硅酮、水中的油、水中的苯、介质中的细胞、血液中的病毒微粒、组织中的血液。
图1示出采用配置成使用多个频率来探测流体样本的传感器组合件10的谐振传感器系统的一部分。谐振传感器组合件10包括谐振传感器12。谐振传感器12配置成检测样本的化学、物理或生物参数。传感器包括单一感测区14。感测区14可设置在基片上。在一些实施例中,传感器12的基片可以是介电基片。基片可以是孔板。在这个实施例中,电极可沉积在孔板上。应当注意,孔板的井孔是开口样本容器或开口流量通道的非限制性示例。
在某些实施例中,传感器组合件10还可包含多个调谐元件16。多个调谐元件可在操作上耦合到单一感测区14以限定多个谐振电路。调谐元件16连同单一感测区14一起可限定多个谐振电路。多个谐振电路的每个谐振电路可包含多个调谐元件的一个或多个调谐元件。
在所示实施例中,多个调谐元件16是传感器12外部的。但是,在一个实施例中,调谐元件16可设置在传感器12的基片上。在另一个实施例中,多个调谐元件16的一些可以是传感器基片外部的,而其他调谐元件16可设置在基片上。调谐元件16可包括电阻器、电容器、电感器、谐振器、阻抗变压器或者其组合。
每个谐振电路可配置成以特定频率进行谐振。至少一个谐振电路可配置成以与其他谐振电路的谐振频率不同的频率进行谐振。作为示例,如果感测区14包含一个电极对,则调谐元件16可以是导体、电容器和电感器以形成电感器-电容器-导体(LCR)谐振电路。调谐元件16可以电耦合到感测区14。在一个实施例中,调谐元件16可与感测区14并联连接。
在某些实施例中,多个谐振电路的不同谐振电路可配置成以不同频率进行谐振。不同谐振电路可配置成以多个频率探测流体样本。不同频率可用来探测不同深度的流体样本。
在某些实施例中,谐振传感器组合件10可包括至少一个电极对。在一些实施例中,至少一个电极对可形成二电极结构或者二叉指电极结构。在某些其他实施例中,谐振传感器组合件可包括至少两个电极对。在一个实施例中,两个电极对可形成四电极结构或者四叉指电极结构。在一些实施例中,谐振传感器组合件10可包含多个电极对。在一个实施例中,多个电极对可形成多电极结构。在一个实施例中,多电极结构的至少一个电极可包含与多电极结构的其他电极的大小不同的大小。在一个实施例中,形成多电极结构的多个电极对可用于断层扫描应用中。
在一个实施例中,多个电极对的至少一对包括电极间距,其与其他对的电极间距是不同的。在一些实施例中,多个电极对的至少一对设置在离基片的体积预定距离处。在一个示例中,介电材料可设置在基片与多个电极对的至少一个电极对之间。介电材料可采取如关于图5详细论述的支承结构的形状。
在某些实施例中,调谐元件可配置成为多个电极对的两个或更多电极对提供共同的谐振频率。调谐元件可配置成为多个电极对的两个或更多电极对提供不同的谐振频率。
在某些实施例中,多个电极的至少一个可配置成充当全局电极,而多个电极对的其他电极可配置成充当局部电极。
在某些实施例中,多个电极对的至少一对可设置在流体、缓冲溶液、生物相关流体、细胞生长介质、体液或者其组合中。在这些实施例的一些中,多个电极对的至少一个电极可包含保护材料。
在所示实施例中,传感器组合件10也可包含复用器18。复用器18可配置成促进多个调谐元件16之间的电子切换。复用器18可配置成选择与探测频率关联的一个或多个信号,将所选信号转发到输出装置或读取器。在一个实施例中,复用器18可配置成有选择地将信号发送给输出装置或读取器。复用器18可配置成将多个信号同时发送给传感器读取器。复用器18也可配置成选择与探测频率关联的感测区的一个或多个部分,并且将所选信号转发到读取器。
在某些实施例中,传感器12可以是RFID传感器。RFID传感器可由RFID标签来制成。RFID标签可使用电子标签用于存储数据。RFID标签可包含至少两个组件,即,集成电路(存储器芯片)和天线。在一个实施例中,存储器芯片可与谐振传感器组合件10电流连接。存储器芯片可配置成存储和处理信息,并且对射频信号进行调制和解调。在一个实施例中,存储器芯片也可用于其他专门功能,例如存储器芯片可包含电容器。存储器芯片还能够包含用于模拟信号的输入。天线可配置成接收和传送射频信号。在某些实施例中,集成电路存储器芯片可电流耦合到谐振传感器组合件。
图2示出来自单一谐振电路的传感器的阻抗响应谱的实部和虚部的示例。多个这种阻抗响应谱可由传感器的单一感测区的多个谐振电路来生成。阻抗响应谱的起源来自谐振电路或者感测区或者谐振电路和感测区两者。如曲线30所示,阻抗的实部包含谱参数Fp32和Zp34。参数Fp32表示阻抗的实部的最大数的频率,以及Zp34表示阻抗的实部的幅值。类似地,如曲线36所示,阻抗的虚部包含F138、F240、Fz42、Z144和Z246。参数F138表示阻抗的虚部的谐振频率,以及参数F240表示阻抗的虚部的反谐振频率。参数F1和F2与等效电路的不同组件相关。参数Z144表示在复阻抗F138的虚部的谐振频率处的信号幅值。参数Z246表示在复阻抗F240的虚部的反谐振频率处的信号幅值。参数Fz27表示零电抗频率。传感器参数的附加非限制性示例包括能够从RFID传感器的等效电路的响应来提取的参数、本领域的已知的谐振的质量因数、RFID传感器的谐振电路响应的阻抗的相位角和幅值以及其他。F138与F240之间的差可与实谱峰值宽度相关。在这个示例中,由于F138和F240与等效电路的不同组件相关,所以F138和F240没有相互关联。峰值对称性可受到阻抗的变化影响。其他参数能够使用整个阻抗谱、例如使用谐振的质量因数、相位角和阻抗的幅值来测量。
在一个实施例中,阻抗分析器可配置成测量传感器的复谐振阻抗(通过等式(1)所表示)。
?(f)=Zre(f)+jZim(f) 等式(1)
应当注意,F1和Z1源自电感谐振,而F2和Z2源自电容谐振。
在一个示例中,读取器可经由传感器与读取器之间的电流接触来测量传感器的复阻抗。在另一个示例中,读取器可经由传感器与读取器之间的电感耦合来测量传感器的复谐振阻抗。读取器可集成到移动、手持或固定组件中。
图3示出包括多个电极的感测区的示例。在所示实施例中,传感器组合件的部分包括具有感测区62的基片60。感测区62可设置在基片60的一部分上。基片可以是介电基片。感测区62包括四个叉指电极64、66、68和70。
电极64、66、68和70与谐调元件(未示出)相结合可形成多个谐振电路。一个或多个电极64、66、68和70可以是谐振电路的一部分。电极64、66、68和70可以是相同或不同谐振电路的一部分。当与传感器进行操作通信的读取器用来读取传感器响应时,电极64、66、68和70可形成电极对。电极对的非限制性示例包括一对电极64和66、一对电极64和68、一对电极64和70、一对电极66和68、一对电极66和70以及一对电极68和70。
多个谐振电路的至少一个谐振电路可配置成以与其他谐振电路的谐振频率不同的频率进行谐振。天线或线圈可以是一个或多个谐振电路的一部分。在某些实施例中,谐振电路的谐振频率由那个特定谐振电路中存在的调谐元件来决定。在某些实施例中,四个电极64、66、68和70可电耦合,以形成两个电极对。在操作中,感测区62的读出可使用电极64、66、68和70来执行。在某些实施例中,不同谐振电路可用来提供不同频率。不同频率可用来检测流体样本。基片60还可包括电极64、66、68和70的接触片72。
在一个实施例中,感测区62的至少一部分可包含感测材料或感测膜。在另一个实施例中,感测区62的至少一部分可包含保护材料。在一个实施例中,感测区62可包含感测材料和保护材料的组合。在一个这样的实施例中,具有感测材料和保护材料的部分可以是互斥的。在具有多个电极的系统中,感测区中的感测膜和保护膜的多个组合可增加响应的维度,从而实现多个参数的同时定量。在一个示例中,保护材料可设置在感测材料上。在另一个示例中,用于检测饮用、工业或环境水中的溶剂的有机分子的感测材料可设置到感测区62的电极上。在一个实施例中,感测材料可以是以感测膜的形式,感测膜可涂敷有保护膜,以增强感测膜的稳定性。感测膜的感测材料的非限制性示例可包含硅氧烷、聚氨酯、硅酮块聚酰亚胺聚合物、单层覆盖金属纳米粒子或者其组合。保护膜材料的非限制性示例是四氟乙烯和2,2-二(三氟甲基)-4,5-二氟-1,3-间二氧杂环戊烯(TeflonAF)或者其组合的随机共聚物。
在一些实施例中,多个电极对的电极可包括保护材料。在这些实施例的一些中,保护材料沉积在一些电极上而没有沉积在其他电极上。在一个实施例中,保护材料可包含生物相容材料。
与谐振电路关联的谐振频率可取决于诸如但不限于谐振电路的电感值、电容值、电阻值、电极之间的距离或者其组合之类的参数。
在多个电极对包含叉指电极的实施例中,多个电极对的至少一对可包括与其他对的电极间距不同的电极间距。
在一些实施例中,多个电极对的至少一对配置成通过时变电磁信号来电激发。在一些其他的实施例中,至少一个电极对设置在离基片的体积预定距离处。在这些实施例中,介电材料可设置在基片与至少一个电极对之间。在某些实施例中,多个电极对的至少一对可设置在生物相关流体中。
在某些实施例中,调谐元件可配置成为多个电极对的两个或更多电极对提供共同的谐振频率。
图4示出示例感测区80,其具有两个电极对、即第一对82和第二对84。电极对82和84设置在基片86上。在一个实施例中,基片可以是介电基片。基片86可以是孔板或者微流体基片或者两者。
在一个实施例中,基片86由配置成在外部激励的可控施加时改变其介电常数的材料来制成。基片86的介电常数的变化可引起可用来探测样本流体的电极所生成的电场量的变化。在外部激励的施加时经受介电常数的变化的材料的非限制性示例包括铁电材料、顺电材料和液晶材料。用于材料的介电常数的变化的外部激励的非限制性示例包括对紫外-可见光谱范围的所施加电压和所施加光辐射。
第一电极对82可形成第一谐振电路。第一电极对84可形成第二谐振电路。第一谐振电路可具有通过参考标号88一般表示的读出。类似地,第二谐振电路可具有通过参考标号90一般表示的读出。电场读出大约与基片的平面垂直。
在一个实施例中,包括第一电极对82的谐振电路和包括第二电极对84的谐振电路配置成以不同频率进行谐振。
在另一个实施例中,包括第一电极对82的谐振电路和包括第二电极对84的谐振电路配置成以相同频率进行谐振。
在所示实施例中,电极对82的谐振频率与电极对84的谐振频率是不同的。与存在于电极对84之间的电场90相比,存在于电极对82之间的电场88具有不同贯穿深度。具有不同贯穿深度的电场88和90促进在不同深度的流体的分析。
在传感器的污染存在的情况下,具有电极之间的较小距离的电极对可用来探测污染或碎屑或结垢。具有电极之间的更大距离的电极对可用来检测流体样本。因此可减去碎屑和结垢影响,以获取表示流体样本的实际值。
在某些实施例中,电极可涂敷有生物相容保护介质膜,其允许电极工作在高导电介质中而没有变成电短路的。电极对82和84能够涂敷有不同感测材料或者感测材料和保护材料,或者涂敷有不同厚度或不同介电常数的保护材料。这些多样化类型的涂层增加传感器响应的维度,从而实现多个参数的同时定量。
应当注意,在传感器组合件的操作期间,电场读出从电极发出,并且存在于背离基片的方向以及朝向基片的方向。但是,基片的介电材料部分吸收朝基片定向的电场读出。因此,只有传感器所使用的读出的一半(背离基片所定向的读出)通常用来分析传感器响应。
有利地,片电极升高到高于基片增加可用于与样本进行交互的电场量。
现在来看图5,感测区100的一部分具有基片102。基片102可以是介电基片,其具有第一侧106和第二侧108。基片102可包含一个或多个支承结构104。支承结构104可在基片102的第一侧106上形成。备选地,支承结构104可单独形成,并且随后耦合到基片102。电极对107和109可设置在支承结构104上。
第一电极对107可形成第一谐振电路。第二电极对109可形成第二谐振电路。第一谐振电路可具有通过参考标号111和113一般表示的读出。第二电极对109可形成第二谐振电路。第二谐振电路可具有通过参考标号115和117一般表示的读出。在所示实施例中,支承结构104可配置成降低基片102对电场113和117的不利影响。
在一个实施例中,支承结构104可由与基片102的材料相同的材料来形成。在另一个实施例中,支承结构104可由与基片102的材料不同的材料来制成。用于支承结构104的适当材料可包含作为较小能量损耗材料的材料。支承结构104的材料可以是使得支承结构104的材料的复介质常数的虚部可以大约为零。此外,支承结构104的材料的复介质常数的实部可以大约为。这类材料的非限制性示例可包括介电材料,例如但不限于气凝胶、KAPTON、液晶聚合物(LCP)、硅石或者其组合。
在某些实施例中,通过参考标号110一般表示的高度“h”对于感测区的不同电极可以是相同或不同的。在一个实施例中,支承结构104的高度110可取决于电极之间的距离112。支承结构的高度可基于被要求贯穿的电场的深度来调整。在一个实施例中,支承结构104的高度110可基于电极之间的合乎需要距离来决定,并且在电极之间距离112的0.1至10的范围中。
图6示出感测区120的一部分,其具有电极对,即,具有电极130和132的第一对122、具有电极130和134的第二对124以及具有电极130和136的第三对126。电极对122、124和126设置在基片128上。电极130是全局电极,而电极132、134、136是局部电极。在某些实施例中,全局电极是用来引起全局与局部电极之间的信号的电极。在一个实施例中,全局电极可以是跨所有局部电极共同的。在一些实施例中,局部电极是与全局电极单独关联的电极。外部调谐和复用组件可连接在全局电极与多个局部电极之间,以创建多个谐振电路。对122、124和126形成三个不同谐振电路,其具有分别通过参考标号138、140和142一般表示的读出。外部组件允许谐振器电路对的同时或依次频率测量和调谐。
如上所述,传感器配置成以各种频率进行谐振。因此,单一传感器配置成以多个频率探测流体样本。感测区可使用多个调谐元件以电子方式激活,其中调谐元件连同感测区一起形成谐振电路。
图7示出具有可重新配置设计的电极/单元结构150的等效电路。在所示实施例中,框152表示电感耦合激发。在所示实施例中,在操作上耦合到网络分析器的拾波线圈可配置成无线地驱动电磁信号。备选地,网络分析器本身可配置成驱动电磁信号。电磁信号可使用有线或无线连接来传递。在一个实施例中,拾波线圈可配置成将电磁信号传递给接收天线,供传感器的激发。框152内部的变压器154表示传感器与读取器的拾波线圈之间的这个电磁能量转换和电感耦合。框156表示具有R、L、C组件的调谐电路。调谐电路156可通过改变R、L、C的值或者其组合来改变工作频率范围。框158表示包括R和C的多个组合的流体样本的等效电路。在一个实施例中,调谐电路156可包含多个开关,以实现R、L、C组件的多个组合以及连接的多个组合。除了谐振频率调谐之外还使用多个开关,就有可能实现幅值调谐,以提供对感测区的增强匹配阻抗。在某些实施例中,可实现例如串联、并联等的连接的多个组合以及R、L、C组件的串联和并联连接的组合。
图8示出谐振传感器系统170,其包括传感器组合件172、传感器读取器单元174和显示单元178。系统170还可包括用户接口180、控制器单元182和处理器单元184。诸如但不限于鼠标、键盘、触摸屏等的用户接口180可允许操作员或用户通过触摸触摸屏上显示的所显示图形、图标等,来选择选项。
传感器读取器单元174可包括传感器读取器。传感器读取器可使用有线或无线组合在操作上耦合到传感器组合件172。显示单元178可包含一个或多个监视器,其向用户显示表示细胞的分析信息,以供审查和分析。显示器178可自动显示例如存储器186中存储的或者当前获取的2D或3D数据,这个所存储数据也可由显示单元178采用图形表示来显示。
在一个示例中,控制器单元182可用来控制谐振电路的电子切换。在一个实施例中,电子切换可采用结合到传感器读取器单元174中的控制器单元182来执行。合乎需要的切换配置可以预先馈送,或者可使用输入装置180来提供。
处理器单元184可配置成处理来自传感器组合件172的信号。在一个实施例中,处理器单元184可配置成执行一个或多个处理操作。作为示例,处理器单元184可配置成处理来自多个谐振电路的多个信号。所获取的信号可在流体样本的分析和检测期间实时地处理。作为补充或替代,信号信息可暂时存储在存储器186中。存储器186可包括任何已知的数据存储介质,例如暂时或永久存储介质或者可移动存储介质。
图9示出用于分析样本的方法的流程图190。样本的非限制性示例可包含生物分子、生物组合、有机分子、有机材料、生物材料、无机材料。在一些实施例中,样本可包含生物分子、生物组合、有机分子、有机材料、生物材料、无机材料或者其组合。在一个实施例中,样本可包括蛋白质、病毒种类、细胞、细菌或者其组合。在某些实施例中,样本可以是液体样本、气体样本、固体样本或者其组合。
在步骤192,该方法开始于提供传感器组合件,其包括具有多个谐振电路的单一感测区和多个调谐元件。在一个实施例中,提供传感器组合件可包括提供孔板,并且将多个电极沉积在孔板上。在一个实施例中,单一感测区可按井孔沉积在孔板上。在另一个实施例中,至少两个感测区可按井孔设置在孔板上。
在步骤194,传感器组合件暴露于包括样本的环境。
在某些实施例中,该方法包含包括提供具有多个电极对的传感器组合件。在这些实施例的一些中,该方法可包含通过功率变化电磁信号电激发多个电极对的至少一个电极对。
在一个实施例中,该方法可包含通过时变电磁信号电激发多个电极对的至少一个电极对。
在一个示例中,时变电磁信号可通过功率、频率、幅度或者其组合来调制。
在某些实施例中,传感器组合件可包含多个电极对,其中该方法包括通过功率变化电磁信号电激发多个电极对的至少一个电极对。
在一个实施例中,传感器组合件可包含多个电极对,其中多个电极对的至少一个电极可配置成充当全局电极,而多个电极对的其他电极可配置成充当局部电极。其中全局电极配置成引起局部电极中的响应。在一个示例中,四电极结构可由全局电极来驱动,并且由局部电极来驱动读出。另外,该方法可包含由读取器直接测量局部电极。在一个实施例中,全局电极引起并且返回局部电极中的响应。
在另一个实施例中,该方法可包含单独驱动局部电极,以及使用全局电极配置成获取响应来获取响应。
在一些实施例中,该方法可包含由全局电极所驱动的电极系统以及由小谐振局部电极所驱动的读出。在这些实施例的一些中,大拾波线圈可用于驱动多个谐振传感器。在一些实施例中,可向每个感测区提供电气触点。在其他实施例中,高级复用可用来允许来自多个传感器的单独响应。应当注意,多种复用方法是可用的,而并不局限于时分、码分和频分复用。在某些实施例中,可对时分复用传感器依次寻址,由此允许以时间为代价来直接测量每个感测区。在一些实施例中,频分和码分复用感测区可使用宽带或数字调制源,以允许以分析器的增加复杂度为代价的同时检测。
在步骤196,使用传感器组合件所生成的一个或多个频率来探测样本。在一个实施例中,一个或多个频率可基于在外部激励存在或者不存在的情况下的样本材料的频率相关介电性质来选择。在一个实施例中,外部激励可包含电场、磁场、辐射、声场、机械场、热场、电离辐射、药物激励或者其组合。
在一个实施例中,测量可使用多个谐振电路来执行。在另一个实施例中,测量在没有谐振电路的情况下执行。
另外,该方法包括调整调谐元件的一个或多个电气参数,以调谐与多个谐振电路的一个或多个对应的谐振频率。此外,该方法包括在多个谐振电路之间的切换。
在一个实施例中,该方法包含使用多个谐振电路来测量传感器信号。在另一个实施例中,该方法包含使用多个调谐元件并且在没有谐振电路的情况下测量传感器信号。
在某些实施例中,可在电路谐振的频率范围上来测量传感器信号。在一些实施例中,该方法包含在电路谐振的频率范围上以及在电路谐振的频率范围之外进行测量。
在传感器组合件包括多个电极对的实施例中,可采用时分复用、码分复用、频分复用或者其组合来对多个电极对寻址。
在某些实施例中,时分复用可包含使用一个分析器以使用复用器串行地探测每个感测组合件。在一些实施例中,频分或码分复用(FDM)可包含使用共同的接收器。在某些实施例中,可改变驱动每个传感器的方式。在频分复用的情况下,每个传感器可以以唯一频率来驱动,以及所有通道的响应可由共同的全局电极来获取。分析器可配置成基于响应频率将响应映射到其相应传感器。对于RF,可期望具有用于激发的窄带带宽信号,以允许适当数量的电极。在码分复用的情况下,传感器可以以相同载波频率来驱动。进入每个区域的驱动信号可采用正交码来划分。分析器可配置成将混合信号与每个代码相互关联,以分离每个通道。
在步骤198,可对传感器组合件的所测量谱频率范围来确定传感器响应的复阻抗。
在步骤200,传感器组合件的阻抗的测量可与一个或多个参数相关。
在一个实施例中,该方法包含使用主成分分析对传感器响应进行建模。在另一个实施例中,该方法包括使用偏最小二乘对传感器响应进行建模。在又一实施例中,该方法包含使用等效电路模型和多元非线性回归对传感器响应进行建模。在一个示例中,等效电路模型可通过通用算法自动配置。在另一个示例中,等效电路模型回归推测系数可通过通用算法或者多个遍历自动估计。
在一个非限制性示例中,测量可使用多个谐振电路(其中感测区定位在孔板的单独井孔中)来执行。在一个实施例中,每个感测区可包括至少四叉指电极结构。在一个示例中,测量可在传感器谐振的频率范围之内执行。在另一个示例中,测量可在传感器谐振的频率范围之外执行。
在一个实施例中,测量可在电路谐振的频率范围上来执行。在另一个实施例中,测量可在电路谐振的频率范围上以及在电路谐振的频率范围之外执行。
在一个实施例中,频率可基于在外部激励存在或者不存在的情况下的样本材料的频率相关介电性质来选择。
可选地,可调整调谐元件的一个或多个电气参数,以将与多个谐振电路的一个或多个对应的谐振频率调谐到合乎需要的频率。在一个示例中,可调谐谐振电路的谐振频率,使得多个谐振电路的每个具有与其他谐振电路的谐振频率不同的谐振频率。
在一些实施例中,该方法还可包括多个谐振电路之间的电子切换。
在某些实施例中,用于分析样本的方法可包含确定传感器组合件的所测量谱频率范围上的传感器响应的谐振阻抗谱,将多变元统计分析应用于传感器响应的响应阻抗谱以得到多变元响应因数,并且将多变元响应因数与样本的至少一个环境性质关联。
在一个实施例中,由传感器组合件所生成的至少两个谐振是基频谐振。在一个示例中,该方法可包含通过应用传感器激发的不同功率级,来得到传感器组合件所生成的至少两个谐振。在一个实施例中,由传感器组合件所生成的至少两个谐振可包括谐振电路的基频谐振和至少一个谐波谐振。在一个示例中,由传感器组合件所生成的至少两个谐振可包含谐振电路的谐波谐振。
有利地,系统和方法促进使用具有配置成以多个频率进行谐振的单一感测区的单一传感器以各种频率探测流体。另外,具有单一感测区的谐振传感器配置成提供每个被测目标或目标和干扰的单独响应。此外,由于系统和方法促进在使用单一传感器的同时以多个频率探测样本,所以不要求将流体样本设置在多个传感器上以便以多个频率探测细胞。
虽然本文仅说明和描述了本发明的某些特征,但本领域的技术人员将会想到多种修改和变更。因此要理解,所附权利要求书意在涵盖落入本发明的范围之内的所有这类修改和变更。
Claims (24)
1.一种谐振传感器组合件,包括:
包括感测区的介电基片;以及
操作上耦合到所述感测区的多个调谐元件;
其中所述感测区耦合到所述多个调谐元件,以限定多个谐振电路。
2.如权利要求1所述的谐振传感器组合件,其中,所述感测区包括多个电极对,其中电极的各对与所述多个调谐元件的一个或多个元件相结合形成谐振电路。
3.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对的所述电极的至少一个包括叉指电极。
4.如权利要求2所述的谐振传感器,其中,所述多个电极对的至少一对包括与其他对的电极间距不同的电极间距。
5.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对的至少一对设置在离所述基片的体积预定距离处。
6.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,包括设置在所述基片与所述多个电极对的至少一个电极对之间的介电材料。
7.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述调谐元件配置成为所述多个电极对的两个或更多电极对提供共同的谐振频率。
8.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述调谐元件配置成为所述多个电极对的两个或更多电极对提供不同的谐振频率。
9.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对包括二电极结构。
10.如权利要求9所述的谐振传感器组合件,其中,所述二电极结构包括二叉指电极结构。
11.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对包括四电极结构。
12.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对包括多电极结构。
13.如权利要求12所述的谐振传感器组合件,其中,所述多电极结构的至少一个电极包括与所述多电极结构的其他电极的大小不同的大小。
14.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对的至少一个电极配置成充当全局电极,而所述多个电极对的其他电极配置成充当局部电极。
15.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对的所述至少一对设置在流体、缓冲溶液、生物相关流体、细胞生长介质、体液或者其组合中。
16.如权利要求2所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个电极对的至少一个电极包括保护材料。
17.如权利要求1所述的谐振传感器组合件,其中,所述感测区的至少一部分包括保护层。
18.如权利要求17所述的谐振传感器组合件,其中,所述保护层包括生物相容层。
19.如权利要求1所述的谐振传感器组合件,其中,所述基片包括孔板。
20.如权利要求1所述的谐振传感器组合件,还包括与所述谐振传感器组合件电流耦合的集成电路存储器芯片。
21.如权利要求1所述的谐振传感器组合件,其中,所述多个调谐元件包括电容器、电阻器、电感器、阻抗变压器或者其组合。
22.一种系统,包括:
谐振传感器组合件,包括:
包括感测区的介电基片;
操作上耦合到所述感测区的多个调谐元件;以及
其中所述感测区耦合到所述多个调谐元件,以限定多个谐振电路,
与所述谐振传感器进行操作通信的读取器,其中所述读取器配置成以多个频率获取响应。
23.如权利要求22所述的系统,其中,所述传感器组合件用于断层扫描系统中。
24.一种谐振传感器组合件,包括:
介电基片,包括具有至少四叉指电极结构的感测区;以及
操作上耦合到所述感测区的多个调谐元件;
其中所述感测区耦合到所述多个调谐元件,其配置成提供与多个电极对关联的预定谐振频率,以限定多个谐振电路。
Applications Claiming Priority (3)
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---|---|---|---|
US13/729,800 US9097639B2 (en) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | Systems for analysis of fluids |
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PCT/SE2013/051589 WO2014104964A1 (en) | 2012-12-28 | 2013-12-20 | Resonant sensor assembly and system for analysis of fluids |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105264551A true CN105264551A (zh) | 2016-01-20 |
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Family
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201380073955.3A Active CN105264551B (zh) | 2012-12-28 | 2013-12-20 | 用于流体分析的谐振传感器组合件和系统 |
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---|---|
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CN (1) | CN105264551B (zh) |
WO (1) | WO2014104964A1 (zh) |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111886083A (zh) * | 2018-03-22 | 2020-11-03 | 思睿逻辑国际半导体有限公司 | 用于驱动换能器的方法和装置 |
US11069206B2 (en) | 2018-05-04 | 2021-07-20 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatus for outputting a haptic signal to a haptic transducer |
US11150733B2 (en) | 2019-06-07 | 2021-10-19 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatuses for providing a haptic output signal to a haptic actuator |
US11259121B2 (en) | 2017-07-21 | 2022-02-22 | Cirrus Logic, Inc. | Surface speaker |
US11263877B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-03-01 | Cirrus Logic, Inc. | Identifying mechanical impedance of an electromagnetic load using a two-tone stimulus |
US11269415B2 (en) | 2018-08-14 | 2022-03-08 | Cirrus Logic, Inc. | Haptic output systems |
US11269509B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-03-08 | Cirrus Logic, Inc. | Force sensing system and method |
US11283337B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-03-22 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and systems for improving transducer dynamics |
US11380175B2 (en) | 2019-10-24 | 2022-07-05 | Cirrus Logic, Inc. | Reproducibility of haptic waveform |
US11396031B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-07-26 | Cirrus Logic, Inc. | Driver circuitry |
US11408787B2 (en) | 2019-10-15 | 2022-08-09 | Cirrus Logic, Inc. | Control methods for a force sensor system |
US11500469B2 (en) | 2017-05-08 | 2022-11-15 | Cirrus Logic, Inc. | Integrated haptic system |
US11509292B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-11-22 | Cirrus Logic, Inc. | Identifying mechanical impedance of an electromagnetic load using least-mean-squares filter |
US11515875B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-11-29 | Cirrus Logic, Inc. | Device comprising force sensors |
US11545951B2 (en) | 2019-12-06 | 2023-01-03 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and systems for detecting and managing amplifier instability |
US11552649B1 (en) | 2021-12-03 | 2023-01-10 | Cirrus Logic, Inc. | Analog-to-digital converter-embedded fixed-phase variable gain amplifier stages for dual monitoring paths |
US11636742B2 (en) | 2018-04-04 | 2023-04-25 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatus for outputting a haptic signal to a haptic transducer |
US11644370B2 (en) | 2019-03-29 | 2023-05-09 | Cirrus Logic, Inc. | Force sensing with an electromagnetic load |
US11662821B2 (en) | 2020-04-16 | 2023-05-30 | Cirrus Logic, Inc. | In-situ monitoring, calibration, and testing of a haptic actuator |
US11669165B2 (en) | 2019-06-07 | 2023-06-06 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatuses for controlling operation of a vibrational output system and/or operation of an input sensor system |
US11765499B2 (en) | 2021-06-22 | 2023-09-19 | Cirrus Logic Inc. | Methods and systems for managing mixed mode electromechanical actuator drive |
US11908310B2 (en) | 2021-06-22 | 2024-02-20 | Cirrus Logic Inc. | Methods and systems for detecting and managing unexpected spectral content in an amplifier system |
US11933822B2 (en) | 2021-06-16 | 2024-03-19 | Cirrus Logic Inc. | Methods and systems for in-system estimation of actuator parameters |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10018613B2 (en) | 2006-11-16 | 2018-07-10 | General Electric Company | Sensing system and method for analyzing a fluid at an industrial site |
US9658178B2 (en) | 2012-09-28 | 2017-05-23 | General Electric Company | Sensor systems for measuring an interface level in a multi-phase fluid composition |
US10914698B2 (en) | 2006-11-16 | 2021-02-09 | General Electric Company | Sensing method and system |
US10260388B2 (en) | 2006-11-16 | 2019-04-16 | General Electric Company | Sensing system and method |
US8542023B2 (en) | 2010-11-09 | 2013-09-24 | General Electric Company | Highly selective chemical and biological sensors |
US10598650B2 (en) | 2012-08-22 | 2020-03-24 | General Electric Company | System and method for measuring an operative condition of a machine |
WO2014031749A1 (en) | 2012-08-22 | 2014-02-27 | General Electric Company | Wireless system and method for measuring an operative condition of a machine |
US10684268B2 (en) | 2012-09-28 | 2020-06-16 | Bl Technologies, Inc. | Sensor systems for measuring an interface level in a multi-phase fluid composition |
AU2014214800A1 (en) | 2013-02-06 | 2015-08-06 | California Institute Of Technology | Miniaturized implantable electrochemical sensor devices |
US9274071B2 (en) * | 2013-12-30 | 2016-03-01 | General Electric Company | Methods for assessing cell culture fluid by impedance spectra |
JP6397395B2 (ja) * | 2014-12-30 | 2018-09-26 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 検出方法およびシステム |
US10368788B2 (en) | 2015-07-23 | 2019-08-06 | California Institute Of Technology | System and methods for wireless drug delivery on command |
US20180266973A1 (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-20 | Covidien Lp | Pathogen detection |
US10935508B2 (en) * | 2017-08-28 | 2021-03-02 | Xiamen Eco Lighting Co. Ltd. | Liquid detection device and liquid detection system for abnormal liquid on a surface |
JP7103230B2 (ja) | 2017-11-30 | 2022-07-20 | 東レ株式会社 | 回路、検知器、無線通信デバイス、水分検知システム、おむつ、報知システムおよび回路の製造方法 |
US11300558B2 (en) * | 2018-06-14 | 2022-04-12 | Nokomis, Inc. | Apparatus and system for spectroscopy and tomography of fragile biologic materials |
US11435306B2 (en) * | 2018-08-07 | 2022-09-06 | Purdue Research Foundation | Quantifying emulsified asphalt-based chip seal curing times using electrical properties |
GB2577073A (en) * | 2018-09-12 | 2020-03-18 | Univ Of Northumbria At Newcastle | Characterisation method and apparatus |
US11567020B2 (en) | 2019-10-13 | 2023-01-31 | General Electric Company | Gas sensing assembly and method |
US20220283013A1 (en) * | 2021-03-05 | 2022-09-08 | Skroot Laboratory, Inc. | Contact free foam sensing in closed vessels with resonant sensors |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020154029A1 (en) * | 1999-02-26 | 2002-10-24 | Sri International | Sensor devices for structural health monitoring |
WO2008005823A2 (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-10 | The Penn State Research Foundation | Passive detection of analytes |
US20080061965A1 (en) * | 2006-09-06 | 2008-03-13 | 3M Innovative Properties Company | Spatially distributed remote sensor |
CN101449133A (zh) * | 2006-05-26 | 2009-06-03 | 通用电气医疗集团生物科学公司 | 监测容器中参数的系统和方法 |
CN101449282A (zh) * | 2006-05-16 | 2009-06-03 | 3M创新有限公司 | 利用电感耦合转导子进行遥感的系统和方法 |
US20090278685A1 (en) * | 2008-05-12 | 2009-11-12 | General Electric Company | Methods and systems for calibration of rfid sensors |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2622119B2 (ja) * | 1987-08-28 | 1997-06-18 | 三井石油化学工業株式会社 | 含浸材の含浸深さ測定方法 |
US5025346A (en) * | 1989-02-17 | 1991-06-18 | Regents Of The University Of California | Laterally driven resonant microstructures |
EP0584761B2 (en) * | 1992-08-24 | 2005-08-31 | NRS Technologies Inc. | Surface acoustic wave resonator filter |
AU2001269908A1 (en) * | 2000-06-19 | 2002-01-02 | Impac Group, Inc. | Electronic article surveillance tag and method for making same |
US7541004B2 (en) * | 2004-11-12 | 2009-06-02 | Predict, Inc. | MEMS-based sensor for lubricant analysis |
US20070090926A1 (en) | 2005-10-26 | 2007-04-26 | General Electric Company | Chemical and biological sensors, systems and methods based on radio frequency identification |
US8318099B2 (en) | 2005-10-26 | 2012-11-27 | General Electric Company | Chemical and biological sensors, systems and methods based on radio frequency identification |
KR20090033166A (ko) | 2006-03-16 | 2009-04-01 | 알-아민 디라니 | 유전 감지 방법 및 시스템 |
US9052263B2 (en) | 2009-04-15 | 2015-06-09 | General Electric Company | Methods for analyte detection |
US20100069253A1 (en) * | 2008-09-12 | 2010-03-18 | Gindilis Andrei L | Impedance Spectroscopy Measurement of DNA |
US7948385B2 (en) | 2008-12-09 | 2011-05-24 | General Electric Company | Systems and methods for using ferrite alignment keys in wireless remote sensors |
US8736425B2 (en) | 2009-10-30 | 2014-05-27 | General Electric Company | Method and system for performance enhancement of resonant sensors |
US8542023B2 (en) | 2010-11-09 | 2013-09-24 | General Electric Company | Highly selective chemical and biological sensors |
US8542024B2 (en) | 2010-12-23 | 2013-09-24 | General Electric Company | Temperature-independent chemical and biological sensors |
-
2012
- 2012-12-28 US US13/729,800 patent/US9097639B2/en active Active
-
2013
- 2013-12-20 EP EP13866949.4A patent/EP2939184B1/en active Active
- 2013-12-20 WO PCT/SE2013/051589 patent/WO2014104964A1/en active Application Filing
- 2013-12-20 JP JP2015550360A patent/JP6243445B2/ja active Active
- 2013-12-20 CN CN201380073955.3A patent/CN105264551B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020154029A1 (en) * | 1999-02-26 | 2002-10-24 | Sri International | Sensor devices for structural health monitoring |
CN101449282A (zh) * | 2006-05-16 | 2009-06-03 | 3M创新有限公司 | 利用电感耦合转导子进行遥感的系统和方法 |
CN101449133A (zh) * | 2006-05-26 | 2009-06-03 | 通用电气医疗集团生物科学公司 | 监测容器中参数的系统和方法 |
WO2008005823A2 (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-10 | The Penn State Research Foundation | Passive detection of analytes |
US20080061965A1 (en) * | 2006-09-06 | 2008-03-13 | 3M Innovative Properties Company | Spatially distributed remote sensor |
US20090278685A1 (en) * | 2008-05-12 | 2009-11-12 | General Electric Company | Methods and systems for calibration of rfid sensors |
Cited By (32)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11500469B2 (en) | 2017-05-08 | 2022-11-15 | Cirrus Logic, Inc. | Integrated haptic system |
US11259121B2 (en) | 2017-07-21 | 2022-02-22 | Cirrus Logic, Inc. | Surface speaker |
US11139767B2 (en) | 2018-03-22 | 2021-10-05 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatus for driving a transducer |
CN111886083A (zh) * | 2018-03-22 | 2020-11-03 | 思睿逻辑国际半导体有限公司 | 用于驱动换能器的方法和装置 |
CN111886083B (zh) * | 2018-03-22 | 2022-07-05 | 思睿逻辑国际半导体有限公司 | 用于驱动换能器的方法和装置 |
US11636742B2 (en) | 2018-04-04 | 2023-04-25 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatus for outputting a haptic signal to a haptic transducer |
US11069206B2 (en) | 2018-05-04 | 2021-07-20 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatus for outputting a haptic signal to a haptic transducer |
US11966513B2 (en) | 2018-08-14 | 2024-04-23 | Cirrus Logic Inc. | Haptic output systems |
US11269415B2 (en) | 2018-08-14 | 2022-03-08 | Cirrus Logic, Inc. | Haptic output systems |
US11972105B2 (en) | 2018-10-26 | 2024-04-30 | Cirrus Logic Inc. | Force sensing system and method |
US11269509B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-03-08 | Cirrus Logic, Inc. | Force sensing system and method |
US11507267B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-11-22 | Cirrus Logic, Inc. | Force sensing system and method |
US11515875B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-11-29 | Cirrus Logic, Inc. | Device comprising force sensors |
US11283337B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-03-22 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and systems for improving transducer dynamics |
US11396031B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-07-26 | Cirrus Logic, Inc. | Driver circuitry |
US11509292B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-11-22 | Cirrus Logic, Inc. | Identifying mechanical impedance of an electromagnetic load using least-mean-squares filter |
US11736093B2 (en) | 2019-03-29 | 2023-08-22 | Cirrus Logic Inc. | Identifying mechanical impedance of an electromagnetic load using least-mean-squares filter |
US11263877B2 (en) | 2019-03-29 | 2022-03-01 | Cirrus Logic, Inc. | Identifying mechanical impedance of an electromagnetic load using a two-tone stimulus |
US11644370B2 (en) | 2019-03-29 | 2023-05-09 | Cirrus Logic, Inc. | Force sensing with an electromagnetic load |
US11669165B2 (en) | 2019-06-07 | 2023-06-06 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatuses for controlling operation of a vibrational output system and/or operation of an input sensor system |
US11150733B2 (en) | 2019-06-07 | 2021-10-19 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and apparatuses for providing a haptic output signal to a haptic actuator |
US11972057B2 (en) | 2019-06-07 | 2024-04-30 | Cirrus Logic Inc. | Methods and apparatuses for controlling operation of a vibrational output system and/or operation of an input sensor system |
US11408787B2 (en) | 2019-10-15 | 2022-08-09 | Cirrus Logic, Inc. | Control methods for a force sensor system |
US11692889B2 (en) | 2019-10-15 | 2023-07-04 | Cirrus Logic, Inc. | Control methods for a force sensor system |
US11380175B2 (en) | 2019-10-24 | 2022-07-05 | Cirrus Logic, Inc. | Reproducibility of haptic waveform |
US11847906B2 (en) | 2019-10-24 | 2023-12-19 | Cirrus Logic Inc. | Reproducibility of haptic waveform |
US11545951B2 (en) | 2019-12-06 | 2023-01-03 | Cirrus Logic, Inc. | Methods and systems for detecting and managing amplifier instability |
US11662821B2 (en) | 2020-04-16 | 2023-05-30 | Cirrus Logic, Inc. | In-situ monitoring, calibration, and testing of a haptic actuator |
US11933822B2 (en) | 2021-06-16 | 2024-03-19 | Cirrus Logic Inc. | Methods and systems for in-system estimation of actuator parameters |
US11908310B2 (en) | 2021-06-22 | 2024-02-20 | Cirrus Logic Inc. | Methods and systems for detecting and managing unexpected spectral content in an amplifier system |
US11765499B2 (en) | 2021-06-22 | 2023-09-19 | Cirrus Logic Inc. | Methods and systems for managing mixed mode electromechanical actuator drive |
US11552649B1 (en) | 2021-12-03 | 2023-01-10 | Cirrus Logic, Inc. | Analog-to-digital converter-embedded fixed-phase variable gain amplifier stages for dual monitoring paths |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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US9097639B2 (en) | 2015-08-04 |
EP2939184A1 (en) | 2015-11-04 |
CN105264551B (zh) | 2019-06-18 |
WO2014104964A1 (en) | 2014-07-03 |
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