Automation of Mode Locking in a Nonlinear Polarization Rotation Fiber Laser through Output Polarization Measurements
Notice bibliographique
Résumé
When a laser is mode-locked, it emits a train of ultra-short pulses at a repetition rate determined by the laser cavity length. This article outlines a new and inexpensive procedure to force mode locking in a pre-adjusted nonlinear polarization rotation fiber laser. This procedure is based on the detection of a sudden change in the output polarization state when mode locking occurs. This change is used to command the alignment of the intra-cavity polarization controller in order to find mode-locking conditions. More specifically, the value of the first Stokes parameter varies when the angle of the polarization controller is swept and, moreover, it undergoes an abrupt variation when the laser enters the mode-locked state. Monitoring this abrupt variation provides a practical easy-to-detect signal that can be used to command the alignment of the polarization controller and drive the laser towards mode locking. This monitoring is achieved by feeding a small portion of the signal to a polarization analyzer measuring the first Stokes parameter. A sudden change in the read out of this parameter from the analyzer will occur when the laser enters the mode-locked state. At this moment, the required angle of the polarization controller is kept fixed. The alignment is completed. This procedure provides an alternate way to existing automating procedures that use equipment such as an optical spectrum analyzer, an RF spectrum analyzer, a photodiode connected to an electronic pulse-counter or a nonlinear detecting scheme based on two-photon absorption or second harmonic generation. It is suitable for lasers mode locked by nonlinear polarization rotation. It is relatively easy to implement, it requires inexpensive means, especially at a wavelength of 1550 nm, and it lowers the production and operation costs incurred in comparison to the above-mentioned techniques.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».