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Enregistrement W2031338251 · doi:10.1063/1.3658480

Closed-loop phase stabilizing and phase stepping methods for fiber-optic projected-fringe digital interferometry

2011· article· en· W2031338251 sur OpenAlexfundno aff
Zhang Chao, Fajie Duan

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaPetroleum Technology Alliance Canada
Mots-clésOpticsInterferometryPhysicsInterference (communication)Phase (matter)Optical fiberAstronomical interferometerComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Closed-loop active homodyne control can be used to make an interferometer steady against phase fluctuating followed by, for example, temperature gradients. This technology is introduced to stabilize π/2 -rad phase steps in a full-field interferometer. Two beams emitted from a fiber-optic coupler are combined to form an interference fringe pattern on a diffusely reflecting object. Fresnel reflections from the distal fiber ends undergo a double pass in the fibers and interference at the fourth port of the coupler which formed a Michelson interferometer. We suggested two means of ac phase tracking (PTAC) and dc phase tracking (PTDC) to maintain the interference intensity at quadrature by feedback control. Stepping between quadrature positions forces a π/2 -rad phase step. A method based on the ratio of harmonic of the interference signal was proposed to estimate phase step accuracy. A root-mean-square phase stability of 1.5 mrad and phase step accuracy of 2.6 mrad were measured with PTAC and a root-mean-square phase stability of 2 mrad and phase step accuracy of 13.8 mrad were measured with PTDC for the fiber-optic projected-fringe digital interferometry following the same condition. It worked well in two hours without resetting the integrator.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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