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Enregistrement W2153702837 · doi:10.1109/jstqe.2009.2037159

Multichannel Optical Signal Processing in NRZ Systems Based on a Frequency-Doubling Optoelectronic Oscillator

2010· article· en· W2153702837 sur OpenAlexaff
Shilong Pan, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGNAL (programming language)Clock signalSignal processingPhysicsOpticsModulation (music)Clock recoveryOptoelectronicsComputer scienceElectronic engineeringTelecommunicationsDigital signal processingEngineeringAcousticsComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical signal processing, including clock recovery, nonreturn-to-zero (NRZ) to return-to-zero (RZ) or to carrier-suppressed return-to-zero (CSRZ) format conversions, serial-to-parallel conversion, and optical regeneration in NRZ systems using a frequency-doubling optoelectronic oscillator (OEO) is investigated. The key device in the OEO is a dual-output intensity modulator (IM), which is implemented using a polarization modulator (PolM). If a continuous-wave (CW) probe along with a multichannel NRZ signal is injected into the OEO, an electrical clock at half the data rate of the NRZ signal will be generated. When the electrical clock is fed back into the PolM-based IM, it will modulate the later injected CW probe and the NRZ signal, thus carving the NRZ signal to be an RZ/CSRZ signal at the same data rate or an RZ signal at half the data rate of the NRZ signal. Meanwhile, the CW probe is also carved to be an optical pulse train with a frequency equal to the data rate or half the data rate of the NRZ signal. Multichannel line-rate and prescaled clock recovery, NRZ-to-RZ/CSRZ conversion, 1:2 serial-to-parallel conversion, and synchronous-modulation-based regeneration are thus realized. An experiment is performed with all the aforementioned signal processing functions verified.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations43
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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