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Enregistrement W2172130575 · doi:10.1109/lpt.2005.861961

A tunable photonic microwave notch filter based on all-optical mixing

2005· article· en· W2172130575 sur OpenAlexaff
Jun Wang, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueIEEE Photonics Technology Letters · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBand-stop filterOpticsFree spectral rangeOptical filterOptical Carrier transmission ratesMicrowaveLaser linewidthPhotonicsFilter (signal processing)SIGNAL (programming language)Materials scienceOptoelectronicsSubcarrier multiplexingFiber Bragg gratingSubcarrierPhysicsLaserRadio over fiberOptical fiberTelecommunicationsLow-pass filterComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel photonic microwave notch filter based on all-optical mixing using a single narrow-linewidth optical source is proposed. In the proposed filter, the optical carrier emitted from a laser source is externally intensity modulated by a subcarrier signal and then applied to a second intensity modulator, which is driven by a local radio-frequency (RF) source with a dc bias to suppress the even-order sidebands. Since the higher odd-order sidebands have a much lower power than the first-order sidebands, only two first-order sidebands are considered with the subcarrier signal transferred to the two sidebands via optical mixing. By using a linearly chirped fiber Bragg grating as a dispersive device to introduce time delays, a two-tap photonic microwave notch filter is realized. The tunability of the proposed filter is achieved by adjusting the frequency of the local RF signal. Based on the proposed architecture, a two-tap microwave notch filter with a free spectral range tunable from 2.1 to 4.2 GHz is experimentally demonstrated.

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 seuil0,004

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations34
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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