Spectral retrieval techniques for high-resolution Fourier transform microspectrometers
Notice bibliographique
Résumé
Spatial heterodyne Fourier transform (SHFT) spectroscopy is based on simultaneous interferometric measurements implementing linearly increasing optical path differences, hence circumventing the need for mechanical components of traditional Fourier transform spectroscopy schemes. By taking advantage of the high mode confinement of the Siliconon-Insulator (SOI). platform, great interferometric lengths can be implemented in a reduced footprint, hence increasing the resolution of the device. However, as resolution increases, spectrometers become progressively more sensitive to environmental conditions, and new spectral retrieval techniques are required. In this work, we present several software techniques that enhance the operation of high-resolution SHFT micro-spectrometers. Firstly, we present two techniques for mitigating and correcting the effects of temperature drifts, based on a temperature-sensitive calibration and phase errors correction. Both techniques are demonstrated experimentally on a 32 Mach-Zehnder interferometers array fabricated in a Silicon-on-insulator chip with microphotonic spirals of linearly increasing length up to 3.779 cm. This configuration provides a resolution of 17 pm in a compact device footprint of 12 mm2. Secondly, we propose the application of compressive-sensing (CS) techniques to SHFT micro-spectrometers. By assuming spectrum sparsity, an undersampled discrete Fourier interferogram is inverted using l1-norm minimization to retrieve the input spectrum. We demonstrate this principle on a subwavelength-engineered SHFT with 32 MZIs and a 50 pm resolution. Correct retrieval of three sparse input signals was experimentally demonstrated using data from 14 or fewer MZIs and applying common CS reconstruction techniques to this data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».