<title>Transverse modal characterization of VCSELs based on intensity measurement</title>
Notice bibliographique
Résumé
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 M2 modes without using sophisticated spatial modal filters. The experiment also measures the M2 parameter of beam quality versus the drive current.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».