Automated laser trimming for ultralow error function GFF
Notice bibliographique
Résumé
Gain flatness of optical amplifiers over the communication bandwidth is a key requirement of high performance optical wavelength division multiplexing (WDM) communication systems. Most often, a gain flattening filter (GFF) with a spectral response matching the inverse gain profile is incorporated within the amplifier. The chirped fiber Bragg grating (CFBG) is an attractive technology to produce GFFs, especially in cases where very low error functions are required. Error functions smaller than or equal to ±0.1 dB for the full operating temperature range are now possible. Moreover, the systematic errors from cascaded filters are much smaller than for thin-film GFF, a factor of importance in a long chain of amplifiers. To achieve this performance level, the high-frequency ripples normally associated with CFBG-GFF have been reduced by combining state-of-the-art holographic phase masks and advanced UV-writing techniques. Lastly, to eliminate the residual low-frequency ripples and localized errors, we developed a laser annealing-trimming station. This fully automated station combines both the aging process and final trimming of the GFF refractive index profile to exactly match the required transmission spectra. The use of self-adjusting algorithms assures quick convergence of the error function within a very tight error band. The capital expenditure necessary to implement this new tool is small in relation to the gain in precision, reliability and manufacturing cycle time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».