MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2397582481 · doi:10.1109/jlt.2016.2574125

Silicon-Based On-Chip Electrically-Tunable Spectral Shaper for Continuously Tunable Linearly Chirped Microwave Waveform Generation

2016· article· en· W2397582481 sur OpenAlexafffund
Weifeng Zhang, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésFree spectral rangeMaterials scienceOpticsInterferometryOptoelectronicsMicrowaveWavelengthWaveformVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A silicon-based on-chip electrically-tunable spectral shaper for the generation of a tunable linearly chirped microwave waveform (LCMW) based on spectral shaping and wavelength-to-time (SS-WTT) mapping is designed, fabricated, and demonstrated. The on-chip spectral shaper has a Michelson interferometer structure with two linearly chirped waveguide Bragg gratings (LC-WBGs) incorporated in its two arms. Due to the wavelength-dependent length difference between the two arms of the interferometer, the spectral response of the spectral shaper exhibits a wavelength-dependent free spectral range, which is required for the generation of an LCMW based on SS-WTT mapping. To enable electrical tuning of the spectral response, a lateral PN junction is introduced to each of the waveguides where the LC-WBGs are inscribed. Thanks to the plasma dispersion effect, the spectral response of the spectral shaper can be tuned by changing the bias voltages applied to the PN junctions, which would lead to the tuning of the generated LCMW. A theoretical analysis on the LCMW generation is performed, which is verified by an experiment in which an electrically-tunable spectral shaper is fabricated using a CMOS-compatible process with 248-nm deep ultraviolet lithography. By independently controlling the bias voltages to the PN junctions, a continuous tuning of the generated LCMW is 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Lightwave TechnologyMême sujetPhotonic and Optical DevicesTravaux en français237 207