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Enregistrement W1559340300 · doi:10.1063/1.2717973

Differential Confocal Fabry-Perot for the Optical Detection of Ultrasound

2007· article· en· W1559340300 sur OpenAlexaff
Alain Blouin, Christian Padioleau, C. Néron, Daniel Lévesque, J.‐P. Monchalin

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsLaserRelative intensity noiseNoise (video)Fabry–Pérot interferometerMaterials scienceReflection (computer programming)Shot noiseDifferential phaseAmplifierPhase noiseLaser power scalingPhase (matter)Intensity (physics)Light intensityTransmission (telecommunications)PhysicsSemiconductor laser theoryOptoelectronicsComputer scienceTelecommunicationsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The best detection limit of an optical system for the detection of ultrasound is obtained for a system limited by the shot noise. However, typical laser oscillators are not free of intensity and phase fluctuations, and such laser noise exceeds the shot‐noise level above a given laser light power. Moreover, since typical industrial surfaces are optically rough and absorbing, laser amplifiers are frequently used to increase the light power collected back from the surface. Such amplifiers add both intensity and phase fluctuations. While intensity fluctuations can be eliminated by a simple differential scheme when using a confocal Fabry‐Perot, no simple solution has been given to reduce the phase noise. In this paper, differential schemes that reduce both laser intensity and phase noises are proposed for the transmission and reflection configurations and experimental results on the noise reduction reached are presented. The advantages of this differential approach to image variable reflectivity surface parts and to relax detection laser requirements are then discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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