Tunable Subterahertz Wave Generation Based on Photonic Frequency Sextupling Using a Polarization Modulator and a Wavelength-Fixed Notch Filter
Notice bibliographique
Résumé
Optical frequency multiplication based on electrooptical modulation is an effective way to generate high-spectral-purity and frequency-tunable subterahertz waves. The previously demonstrated frequency-doubling and quadrupling techniques based on a Mach-Zehnder modulator have a low multiplication factor and suffer from bias drift problem and residual chirp. In this paper, a novel approach to achieving frequency sextupling using a polarization modulator and a wavelength-fixed optical notch filter is proposed and experimentally demonstrated. The method is free from bias drift problem and residual chirp, which can be used to generate high-spectral-purity subterahertz wave signals using relatively low-frequency electrical and optical devices. By using a narrow-bandwidth fiber Bragg grating as a wavelength-fixed optical notch filter, a high-spectral-purity microwave signal tunable from 18 to 27.6 GHz is generated when a microwave drive signal from 3 to 4.6 GHz is applied to the polarization modulator. The phase noise of the generated signal is measured as low as -107.57 dBc/Hz at a 10-kHz offset frequency. By replacing the narrow-bandwidth notch filter by an optical interleaver, a subterahertz wave tunable from 66 to 114 GHz is generated when the drive signal is tuned from 11 to 19 GHz. The distribution of the generated signal over optical fiber is investigated. The results show that the quality of the distributed subterahertz wave signal is maintained after transmission over a 40-km standard single-mode fiber.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».