An integrated nonlinear optical loop mirror in silicon photonics for all-optical signal processing
Notice bibliographique
Résumé
The nonlinear optical loop mirror (NOLM) has been studied for several decades and has attracted considerable attention for applications in high data rate optical communications and all-optical signal processing. The majority of NOLM research has focused on silica fiber-based implementations. While various fiber designs have been considered to increase the nonlinearity and manage dispersion, several meters to hundreds of meters of fiber are still required. On the other hand, there is increasing interest in developing photonic integrated circuits for realizing signal processing functions. In this paper, we realize the first-ever passive integrated NOLM in silicon photonics and demonstrate its application for all-optical signal processing. In particular, we show wavelength conversion of 10 Gb/s return-to-zero on-off keying (RZ-OOK) signals over a wavelength range of 30 nm with error-free operation and a power penalty of less than 2.5 dB, we achieve error-free nonreturn to zero (NRZ)-to-RZ modulation format conversion at 10 Gb/s also with a power penalty of less than 2.8 dB, and we obtain error-free all-optical time-division demultiplexing of a 40 Gb/s RZ-OOK data signal into its 10 Gb/s tributary channels with a maximum power penalty of 3.5 dB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».