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Enregistrement W2027756036 · doi:10.1080/05704928.2011.631649

Grating-Stabilized External Cavity Diode Lasers for Raman Spectroscopy—A Review

2012· article· en· W2027756036 sur OpenAlexaff
Wenbo Wang, Arkady Major, Jitendra Paliwal

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy Reviews · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserRaman spectroscopySemiconductor laser theoryGratingOptoelectronicsMaterials scienceDiodeOpticsDistributed feedback laserTunable laserInjection seederLaser diodeLaser power scalingContinuous waveWavelengthPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: Conventional Raman techniques require a continuous-wave laser with stabilized wavelength, narrow line width, and sufficient output power. Due to their miniature size and low cost, diode lasers are good choice as light sources for Raman spectroscopy, especially when compact and portable instruments are needed. However, a solitary multimode diode laser has certain drawbacks that limit its use for Raman application. To circumvent these drawbacks, an external cavity can be coupled to the active gain medium of the diode to enhance the laser performance. A grating-based external cavity allows the laser to operate in a single longitudinal mode with greatly reduced line width and stabilized wavelength. This article examines the fundamentals of semiconductor lasers to show the necessity of operating diode lasers in an external cavity for Raman applications. Two feedback grating-based external cavity diode laser (ECDL) designs, viz. Littrow and Littman-Metcalf configurations, are explained. Historic and recent progress in the development of ECDL devices is reported. An updated summary of ECDL-equipped Raman systems applied to fields such as in vivo biomedical studies and in situ process/quality control is provided. Topics on mode-hop-free continuous scanning, wavelength stabilization, and dealing with ambient conditions are 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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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