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Enregistrement W2071484675 · doi:10.1117/12.842720

Hybrid Fourier domain modelocked laser utilizing a fiber optical parametric amplifier and an erbium doped fiber amplifier

2010· article· en· W2071484675 sur OpenAlexaff
Kyle H. Y. Cheng, Beau A. Standish, Victor X. D. Yang, Kim K. Y. Cheung, Xijia Gu, Edmund Y. Lam, Kenneth K. Y. Wong

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical amplifierOpticsMaterials scienceAmplifierFiber Bragg gratingWavelength-division multiplexingFiber laserOptical coherence tomographyOptical parametric amplifierOptoelectronicsLaserWavelengthPhysicsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To our knowledge, we report the first Fourier domain modelocked laser (FDML) constructed using optical parameter amplifier (OPA) in conjunction with an erbium-doped fiber amplifier (EDFA), centered at ~1556nm. We utilized a onepump OPA and a C-band EDFA in a series configuration with a polygon-grating wavelength filter to generate a hybrid FDML spectrum. Results demonstrate a substantially higher output power, better spectral shape and significantly more stable bandwidth than individual configurations. We believe this technique has the potential to enable several amplifiers to complement individual deficiencies resulting in improved spectral shapes and power generation for imaging applications such as optical coherence tomography (OCT).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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