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Progressive Expansion Sampling of Quasi-Static Magnetic Fields for EMI Noise Detection and Equivalent Source Modeling

  • We introduce a quick and accurate quasi-static magnetic field scanning technique by employing a progressive sampling method in an unconfined input space. The proposed machine learning algorithm is tested against uniform sampling on a printed circuit board test structure. We prove allocation of multiple, separated regions with predefined tangential field strengths at MHz frequencies. The feasibility of equivalent magnetic dipole source modeling based on a small number of samples is demonstrated. Compared to uniform testing, progressive expansion sampling detects contours of given field limits in less than 3% of the reference measurement time.

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Verfasserangaben:Norbert SeligerORCiD, Georg Faltlhauser
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Proceedings EMC Europe 2023
Verlag:IEEE
Verlagsort:Krakov
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Sprache:Englisch
Erscheinungsjahr:2023
Freies Schlagwort / Tag:EMI; Gaussian process classifier; magnetic near field
Seitenzahl:6
Peer reviewed:Nein
Fakultäten / Organisationseinheiten:Fakultät für Ingenieurwissenschaften
DDC-Klassifikation:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 60 Technik / 600 Technik, Technologie