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Enregistrement W2729081316 · doi:10.1364/oe.25.015828

Single-mode SOA-based 1kHz-linewidth dual-wavelength random fiber laser

2017· article· en· W2729081316 sur OpenAlexafffund
Yanping Xu, Liang Zhang, Liang Chen, Xiaoyi Bao

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésLaser linewidthFiber laserOpticsMaterials sciencePolarization-maintaining optical fiberDispersion-shifted fiberLaserFiber Bragg gratingDistributed feedback laserOptoelectronicsPhotonic-crystal fiberOptical fiberOptical amplifierFiber optic sensorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narrow-linewidth multi-wavelength fiber lasers are of significant interests for fiber-optic sensors, spectroscopy, optical communications, and microwave generation. A novel narrow-linewidth dual-wavelength random fiber laser with single-mode operation, based on the semiconductor optical amplifier (SOA) gain, is achieved in this work for the first time, to the best of our knowledge. A simplified theoretical model is established to characterize such kind of random fiber laser. The inhomogeneous gain in SOA mitigates the mode competition significantly and alleviates the laser instability, which are frequently encountered in multi-wavelength fiber lasers with Erbium-doped fiber gain. The enhanced random distributed feedback from a 5km non-uniform fiber provides coherent feedback, acting as mode selection element to ensure single-mode operation with narrow linewidth of ~1kHz. The laser noises are also comprehensively investigated and studied, showing the improvements of the proposed random fiber laser with suppressed intensity and frequency noises.

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations75
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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