Real-time ultrawide-band group delay profile monitoring through low-noise incoherent temporal interferometry
Notice bibliographique
Résumé
A simple, highly accurate measurement technique for real-time monitoring of the group delay (GD) profiles of photonic dispersive devices over ultra-broad spectral bandwidths (e.g. an entire communication wavelength band) is demonstrated. The technique is based on time-domain self-interference of an incoherent light pulse after linear propagation through the device under test, providing a measurement wavelength range as wide as the source spectral bandwidth. Significant enhancement in the signal-to-noise ratio of the self-interference signal has been observed by use of a relatively low-noise incoherent light source as compared with the theoretical estimate for a white-noise light source. This fact combined with the use of balanced photo-detection has allowed us to significantly reduce the number of profiles that need to be averaged to reach a targeted GD measurement accuracy, thus achieving reconstruction of the device GD profile in real time. We report highly-accurate monitoring of (i) the group-delay ripple (GDR) profile of a 10-m long chirped fiber Bragg grating over the full C band (~42 nm), and (ii) the group velocity dispersion (GVD) and dispersion slope (DS) profiles of a ~2-km long dispersion compensating fiber module over an ~72-nm wavelength range, both captured at a 15 frames/s video rate update, with demonstrated standard deviations in the captured GD profiles as low as ~1.6 ps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».