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Enregistrement W2058871839 · doi:10.1117/12.628783

Effects of the asymmetric refractive index change profile on the reflection spectra of multimode fiber Bragg gratings

2005· article· en· W2058871839 sur OpenAlexaff
Honggang Yu, Yong Wang, Chun Yang, Qingyang Xu, Xiao-Le Yang, Chang‐Qing Xu

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefractive indexMulti-mode optical fiberOpticsFiber Bragg gratingMaterials scienceReflection (computer programming)Spectral lineStep-index profileRefractive index profilePolarization (electrochemistry)Graded-index fiberGratingOptoelectronicsOptical fiberFiber optic sensorChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the effects of the asymmetric refractive index change profile on the reflection spectra of multimode fiber Bragg gratings (MMFBGs) are experimentally and theoretically investigated. Different guided modes in a multimode fiber (MMF) are coupled with each other and the sub-reflection peaks are generated if the refractive index change profile of the MMFBG is asymmetric in the cross section of the fiber core. It is found that by increasing the UV exposure, the reflectivities of the main reflection peaks are decreased, the reflectivities of the sub-peaks are increased, even higher than the main reflection peaks, which indicate the grating becomes more asymmetric with increasing the UV exposure. It is further shown that an MMFBG is much more sensitive to the polarization state of the injected light compared with an SMFBG. The numerical simulations are carried out to explain the excitation condition dependence of the reflection spectra of MMFBG, which agree well with the experimental results.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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