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Enregistrement W1999600809 · doi:10.1109/jqe.2005.857706

Spectral investigation of multimode fiber Bragg grating based external-cavity semiconductor lasers

2005· article· en· W1999600809 sur OpenAlexaff
Honggang Yu, Yong Wang, Chang-Qing Xu, J. Wójcik, Peter Mascher

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Quantum Electronics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of TokyoNanyang Technological University
Mots-clésFiber Bragg gratingMaterials scienceOpticsLaserSemiconductor laser theoryPHOSFOSOptoelectronicsWavelengthMulti-mode optical fiberLong-period fiber gratingSemiconductorTunable laserFiber laserOptical fiberPlastic optical fiberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The output spectra of external-cavity semiconductor lasers (ECSLs) formed by using different antireflection (AR) coated laser diodes (LDs) with multimode fiber Bragg gratings (MMFBGs), are studied systematically. It is found that the side mode suppression ratio (SMSR) of the output spectra of ECSL is dependent on the relative position of the Bragg wavelength and the intracavity modes of the LD, and this effect is more apparent when the reflectivity of AR coating of LD is increased. Numerical simulations are provided to explain the experimental observations. Furthermore, the requirements of wavelength locking of ECSLs with MMFBGs are found to be different from those with single-mode fiber Bragg gratings (SMFBGs). The conditions of wavelength locking of the MMFBG-based ECSLs in terms of gain margin between the material gain peak and the gain corresponding to the selected Bragg wavelength, reflectivity of AR coating of LD and reflectivities of the Bragg wavelengths of MMFBG are comprehensively investigated, and compared with the experimental results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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