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Enregistrement W2158861463 · doi:10.1109/jlt.2011.2123081

Real-Time Interrogation of a Linearly Chirped Fiber Bragg Grating Sensor Based on Chirped Pulse Compression With Improved Resolution and Signal-to-Noise Ratio

2011· article· en· W2158861463 sur OpenAlexaff
Weilin Liu, Ming Li, Chao Wang, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiber Bragg gratingOpticsWaveformInterferometryPulse compressionChirpMaterials scienceFree spectral rangeFiber optic sensorSIGNAL (programming language)Spectral resolutionNoise (video)PhysicsWavelengthOptical fiberLaserSpectral lineComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach to interrogating in real time a linearly chirped fiber Bragg grating (LCFBG) sensor based on spectral-shaping and wavelength-to-time (SS-WTT) mapping with improved interrogation resolution and signal-to-noise (SNR) ratio is proposed and experimentally demonstrated. The proposed system consists of a mode-locked laser source, an optical interferometer incorporating an LCFBG, and a dispersive element. The optical interferometer has a spectral response with an increasing free spectral range (FSR). The incorporation of the LCFBG in the interferometer would encode the sensing information in the spectral response as a change in the FSR. After SS-WTT mapping, a linearly chirped microwave waveform is obtained. The correlation of the linearly chirped microwave waveform with a chirped reference waveform would provide a sharp correlation peak with its position indicating the wavelength shift of the LCFBG. A theoretical analysis is carried out, which is validated by a numerical simulation and an experiment. The experimental results show that the proposed system can provide an interrogation resolution as high as 0.25 με at a speed of 48.6 MHz.

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)0,001
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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