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Enregistrement W2612965287 · doi:10.1109/jphot.2017.2702101

An 80 Gb/s Silicon Photonic Modulator Based on the Principle of Overlapped Resonances

2017· article· en· W2612965287 sur OpenAlexafffund
Rui Li, David Patel, Alireza Samani, Eslam El‐Fiky, Zhenping Xing, Mohammed Y. S. Sowailem, Qiuhang Zhong, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésPhysicsModulation (music)Bit error ratePhotonicsPulse-amplitude modulationElectro-optic modulatorAmplitude-shift keyingDigital signal processingResonatorExtinction ratioInterferometryOpticsPhase-shift keyingQuadrature amplitude modulationSilicon photonicsPhase modulationOptical modulatorElectronic engineeringComputer scienceTelecommunicationsPulse (music)EngineeringDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a silicon photonic modulator based on a Mach-Zehnder interferometer (MZI) loaded with a microring modulator (MRM) on one arm and a microring resonator (MRR) on the other arm. The device is operated with the resonances of the MRM and the MRR overlapped to improve the extinction ratios and the optical modulation amplitudes. The operating principle is studied in detail using an analytical model. The measured 3-dB electro-optic bandwidth of the device is 27.4 GHz under 0-V reverse bias voltage. In the back-to-back configuration, the modulator has error-free performance up to 38 Gb/s using on-off keying (OOK) modulation without digital signal processing (DSP). At 56 Gb/s, using four-level pulse amplitude modulation (PAM-4) with DSP, the measured bit error rate (BER) is below 1 × 10-6. We further present successful 56 Gb/s OOK transmission and 80 Gb/s PAM-4 transmission over 2 km of standard single mode fiber, with measured BERs below the hard-decision forward error correction threshold of 3.8 × 10-3.

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 seuil0,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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