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Enregistrement W2041633280 · doi:10.1117/12.384393

<title>Transverse modal characterization of VCSELs based on intensity measurement</title>

2000· article· en· W2041633280 sur OpenAlexaff
Xin Xue, Andrew G. Kirk

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsPhysicsSuperposition principleLaser beam qualityBeam (structure)Transverse planeIntensity (physics)Fourier transformLaserLaser beams

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many VCSEL applications, it is essential to know the transverse beam characteristics. This paper reports an experiment of transverse modal characterization based on intensity measurement. The beam form a VCSEL is imaged by a microscope objective and intensity profiles are recorded by scanning an apertured detector. The second moment of the intensity profile is found to vary quadratically with the distance along the direction of beam propagation. An effective Rayleigh range is extracted by means of quadratic data fitting. Once this parameter is obtained, Fourier analysis of one intensity profile yields the relative weights of the Hermite-Gaussian (HG) modes, provided that the beam is indeed a superposition of independent HG modes. It is found that a VCSEL driven at low current generates a beam that is approximately HG or a superposition of independent HG modes. At high drive current, however, the transverse modal structure becomes more complicated. The experiment demonstrates that intensity-based Fourier analysis is a convenient method to assess the closeness of approximating the outputs form semiconductor lasers by superposition of independent HG modes without using sophisticated spatial modal filters. The experiment also measures the M<SUP>2</SUP> modes without using sophisticated spatial modal filters. The experiment also measures the M<SUP>2</SUP> parameter of beam quality versus the drive current.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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