الرئيسية › دليل الباحثين › Jean-Luc Seguin
Jean-Luc Seguin
الانتماء : Centre National de la Recherche Scientifique · Aix-Marseille Université · Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence
- 23منشورات (انتماء فرنسي)
- 85مجموع المنشورات
- 1526الاستشهادات
- 22مؤشر h
الملف البحثي
لدى Jean-Luc Seguin 23 منشور(ات) مفهرسة (1998–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «IEEE Sensors Journal»، «Fluctuation and Noise Letters» و«Analog Integrated Circuits and Signal Processing». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Noise spectroscopy data analysis-based gas identification with a single MOX sensor» (2021)، وقد استُشهد به 25 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في تونس.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Gas Sensing Nanomaterials and Sensors
- Advanced Chemical Sensor Technologies
- Analytical Chemistry and Sensors
- Spectroscopy and Laser Applications
- Radio Frequency Integrated Circuit Design
المنشورات (23)
- Review on data-driven approaches for improving the selectivity of MOX-sensors
- Hydrogen rate prediction in natural-gas pipes supplying industrial machines in the frame of power-to-gas technology
- Noise spectroscopy data analysis-based gas identification with a single MOX sensor
- Failure Prognosis Based on Relevant Measurements Identification and Data-Driven Trend-Modeling: Application to a Fuel Cell System
- A Noise Spectroscopy-Based Features Extraction Method to Detect Two Gases Using One Single MOX Sensor
- A New Gases Identifying Method With MOX Gas Sensors Using Noise Spectroscopy
- A Noise Spectroscopy-Based Selective Gas Sensing with MOX Gas Sensors
- Noise Modeling in MOX Gas Sensors
- A new gases identification method based on noise spectroscopy using metal-oxide gas sensors
- A Novel High Linear CMOS Fully Integrated PA for the Design of Zigbee Transmitters
- Design of new low‐noise and low‐power CMOS differential pair
- Temperature compensated CMOS ring VCO for MEMS gas sensor
- A Temperature Compensated CMOS Ring Oscillator for Wireless Sensing Applications
- A low power consumption CMOS differential-ring VCO for a wireless sensor
- A temperature compensated CMOS ring oscillator for wireless sensing applications
- A 250 μW 0.194 nV/rtHz Chopper-Stabilized instrumentation amplifier for MEMS gas sensor
- A Temperature Compensated CMOS Ring Oscillator For Chopper Amplifier MEMS Gas Sensor
- Combiners based on CMOS inverters and application in RF transmitter for wireless sensors
- Design of CMOS VCO and Combiner used in RF Transmitter for Wireless sensors
- A low power consumption CMOS differential-ring VCO for a Wireless Sensor
- Low Noise CMOS Chopper Amplifier for MEMS Gas Sensor
- Structural and electrical properties of amorphous GaAs sputtered at high substrate temperature (220 and 400°C)
- Composition study of high temperature sputtered amorphous GaxAs1−x films
مجلات النشر
- IEEE Sensors Journal × 2
- Fluctuation and Noise Letters × 2
- Analog Integrated Circuits and Signal Processing × 2
- International Conference on Design & Technology of Integrated Systems in Nanoscale Era (DTIS) × 2
- Conference on Ph.D. Research in Microelectronics and Electronics × 2
- Microsystem Technologies × 1
المنشورات حسب السنة
- 20242
- 20212
- 20191
- 20182
- 20173
- 20151
- 20132
- 20126
- 20112
- 20051
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Université de Toulon · University of Sfax · Laboratoire d’Informatique et Systèmes · Institut Supérieur d'Électronique de Paris
بلدان المؤلفين المشاركين : تونس
المؤلفون المشاركون
- Khalifa Aguir
- Stéphane Meillere
- H. Barthélemy
- Jamel Nebhen
- T. Contaret
- T. Fiorido
- Hanen Thabet
- Marc Bendahan
- Mohand Djeziri
- Nicolas Morati
- H. Carchano
- Clément Occelli
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.