MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2150494964 · doi:10.1109/jstqe.2004.841467

A direct temporal domain approach for pulse-repetition rate multiplication with arbitrary envelope shaping

2005· article· en· W2150494964 sur OpenAlexaff
Bing Xia, Lawrence R. Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsAmplitudePulse shapingPhysicsFilter (signal processing)Envelope (radar)Pulse-amplitude modulationPulse waveInterferometryImpulse responseBandwidth-limited pulseAmplitude modulationPulse (music)Optical filterComputer scienceLaserMathematicsFrequency modulationTelecommunicationsBandwidth (computing)Mathematical analysisUltrashort pulseDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a direct temporal domain approach for pulse-repetition rate multiplication (PRRM) with envelope shaping using spectrally periodic optical filters. We show that the repetition rate of an input pulse train can be multiplied by a factor N using an optical filter with a free spectral range that does not need to constrained to an integer multiple of N. Individual output pulses in the newly generated pulse train have exactly the same intensity shape as those at the input. Furthermore, the amplitude of each individual output pulse can be manipulated separately to form an arbitrary envelope (profile) by optimizing N discrete values of the optical filter impulse response h(t). We demonstrate the direct temporal domain approach by designing a combined amplitude-and-phase filter based on a lattice-form Mach-Zehnder interferometer and simulation results show that PRRM with uniform and arbitrary profiles can be performed using these type of filters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations33
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum ElectronicsMême sujetOptical Network TechnologiesTravaux en français237 207