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Enregistrement W2108398426 · doi:10.1364/oe.15.006439

Design optimization of flattop interleaver and its dispersion compensation

2007· article· en· W2108398426 sur OpenAlexafffund
John W. Y. Lit

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsDispersion (optics)Computer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to present a general strategy for design optimization of flattop interleavers, and dispersion compensation for the interleavers, in order to achieve superior optical performance. The interleaver is formed by two multi-cavity Gire-Tournois etalons (MC-GTE) in a Michelson Interferometer (MI). An interleaver that has m cavities in one etalon and n cavities in the other is called an mn-GTE interleaver. Our optimization strategy exploits the general flattop condition and the technique of ripple equalization. Any mn-GTE interleaver may be optimized. The spectral performance can be greatly improved by the optimization process. As an illustration, we present a comprehensive analysis for a 11-GTE and a 21-GTE interleaver. The analytical expressions for flattop conditions, peak and trough positions are derived for optimization. The optimal performance of the interleavers can be controlled by the reflection coefficients and the parameters m and n. To achieve low-dispersion mn-GTE flattop interleavers, we propose to use one additional MC-GTE as a dispersion compensator to compensate for the chromatic dispersion. The analytical expressions of group delays and chromatic dispersions for an MC-GTE interleaver are derived. The optimization strategy of dispersion-ripple equalization is explained. The results show that the dispersion performance can be tailored by changing the reflection coefficients of the MC-GTE, and the dispersion and bandwidth can be enhanced by increasing the number of cavities of the MC-GTE.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,264

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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