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Enregistrement W2029500521 · doi:10.1117/12.567361

High sensitivity long-period grating tunable filters in standard communication fibers and their PDL reduction

2004· article· en· W2029500521 sur OpenAlexaff
Jian‐Jun He, Michael Čada

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Materials scienceReduction (mathematics)GratingOpticsLong-period fiber gratingOptoelectronicsOptical fiberElectronic engineeringFiber optic sensorPlastic optical fiberPhysicsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-period fiber gratings (LPFG’s) find applications in optical fiber communication systems and fiber sensor systems. Among others, it can be used as gain flattening filters (GFF’s) in the communication systems. Depend on the amplifier design, the GFF’s need to be either athermal, or have specific temperature sensitivities. The temperature sensitivity requiement sometimes can be very stringent. It has been known that the temperature and strain sensitivity are dependent on the fiber parameters and the order of the cladding modes it is used. In this paper we will describe the general method for finding suitable cladding mode in a specific fiber for specific requirements. We found that the polarization dependent losses (PDL) in high sensitivity modes are remarkably higher than the ones in common LPFG’s. In those high sensitivity filters achieved by the UV-beam side illuminating, the birefringence-related resonant wavelength separation (RWS), which is the central wavelength separation corresponding the slow and fast axis state of polarizations (SOP), can be in the range of 5 nm, which is remarkably larger than the reported values in other LPFG’s. There are two sources of birefringence which lead to PDL: fiber core ovality induced birefringence, which is intrinsic, and the anisotropic UV-beam exposure induced birefringence. We proposed methods to deal with those birefringence sources. The leads to almost complete remove of the RWS in the high sensitivity LPFG’s.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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