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Enregistrement W2141778962 · doi:10.1109/jlt.2003.816840

Analysis, optimization, and spice modeling of resonant cavity enhanced p-i-n photodetector

2003· article· en· W2141778962 sur OpenAlexaff
Yasser M. El-Batawy, M. Jamal Deen, N. R. Das

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpicePhotodetectorInductorResistorEquivalent series resistanceEquivalent circuitRLC circuitMaterials scienceOptoelectronicsQ factorElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringVoltageCapacitor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a detailed analysis, optimization, and SPICE modeling of the resonant-cavity-enhanced p-i-n photodetector (RCE-p-i-n-PD). Time response, frequency response, and the quality factor of RCE-p-i-n-PD are calculated for different thicknesses of the active layer and for different areas of the photodetector. The standing-wave effect is examined for all these calculations. The effect of the parasitic inductor is studied, and then an optimization is applied to the photodetector to get the optimal value of thickness of the active layer and the series inductor values. Two cases are compared, one with an inductor (L) in series with the load resistor (R/sub L/), and another without this inductor. High performance is obtained in the first case with an inductor, and its optimal values are obtained. A SPICE model for this high-speed photodetector is also presented, and the transfer function of this model is compared for different parameters of the device. Finally, predictions from this SPICE model are compared with published experimental results.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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