A broad-band digital filtering approach for time-domain Simulation of pulse propagation in optical fiber
Notice bibliographique
Résumé
A broad-band digital filtering approach for the simulation of pulse propagation in the optical fiber has been developed. Unlike the most popular frequency-domain split-step method, the pulse propagation is realized by letting the signal samples pass through a preextracted digital filter where the convolution is simply made by a series of operations that consist of shift and multiplication only. It also differs from the existing time-domain split-step method in a sense that the digital filter is extracted to match the frequency-domain fiber linear transfer function in the full bandwidth range rather than in a reduced portion. This approach is verified through comparisons made with the conventional frequency-domain split-step method and is applied to the simulation of multiple-channel narrow-pulse propagation over the long-haul fiber. The main advantage brought by this approach lies in that the simulator is fully realized in a "data-flow" fashion; that is, the signal (long sample stream) is treated sample by sample, rather than block (a collection of neighboring samples) by block. Matching the fiber frequency-domain response over the full bandwidth does not require any further reduction on the propagation step since the error can be controlled through the filter length. The authors' preliminary effort on the filter length reduction on a given error reveals that a savings on both memory and computation time is also achievable in comparison with the frequency-domain split-step method.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».