Dramatic performance enhancement of evanescent-wave multimode fiber fluorometer using non-Lambertian light diffuser
Notice bibliographique
Résumé
To enhance the performance of an evanescent-wave (EW) based sensor, efforts are usually made to modify the sensor architecture rather than the excitation source. In this paper, we theoretically examine the role of meridian and skew rays under total internal reflection (TIR) as well as tunneling rays with the emphasis on sensor performance. Our further investigation indicates that the intensity profile of the light source enormously influences the EW power, and thus the collectable fluorescent emission level as well. A non-Lambertian fiber-optic side-emitting diffuser (FOSED) is proposed and experimentally verified, revealing that a proper alignment of this FOSED can dramatically improve the signal quality and reduce the level of stray excitation light. In particular, the adoption of a FOSED or other light diffusers with similar output profiles will ensure that the excitation power is used more efficiently, suggesting a lower demand on the excitation source power level, and the performance of the stray light filter and detector. The superiority of this innovation is further addressed by comparing it with a long period grating (LPG) fiber-optic sensor, which claims highly efficient core to cladding mode coupling. This study presents a new concept for the construction of a high-performance and cost-effective EW-based sensor system.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».