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Enregistrement W2091517651 · doi:10.1364/oe.21.032680

A 16 GHz silicon-based monolithic balanced photodetector with on-chip capacitors for 25 Gbaud front-end receivers

2013· article· en· W2091517651 sur OpenAlexaff
Mohammed Shafiqul Hai, Meer Sakib, Odile Liboiron-Ladouceur

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodetectorOpticsKeyingPhase-shift keyingOptoelectronicsBandwidth (computing)PhysicsMaterials scienceElectrical engineeringTelecommunicationsBit error rateComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a Germanium-on-Silicon balanced photodetector (BPD) with integrated biasing capacitors is demonstrated for highly compact monolithic 100 Gb/s coherent receivers or 25 Gbaud front-end receivers for differential or quadrature phase shift keying. The balanced photodetector has a bandwidth of approximately 16.2 GHz at a reverse bias of -4.5 V. The balanced photodetector exhibits a common mode rejection ratio (CMRR) of 30 dB. For balanced detection of return-to-zero (RZ) differential phase shift keying (DPSK) signal, the photodetector has a sensitivity of -6.95 dBm at the BER of 10(-12). For non-return-to-zero (NRZ) on off keying (OOK) signal, the measured BER is 1.0 × 10(-12) for a received power of -1.65 dBm at 25 Gb/s and 9.9 × 10(-5) for -0.34 dBm at 30 Gb/s. The total footprint area of the monolithic front-end receiver is less than 1 mm(2). The BPD is packaged onto a ceramic substrate with two DC and one RF connectors exhibits a bandwidth of 15.9 GHz.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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