High-Speed and High-Resolution Interrogation of a Silicon Photonic Microdisk Sensor Based on Microwave Photonic Filtering
Notice bibliographique
Résumé
High-speed and high-resolution interrogation of a silicon photonic microdisk sensor based on microwave photonic filtering and advanced signal processing is proposed and experimentally demonstrated. An integrated microdisk resonator (MDR) with a high Q factor is used as a sensor which is interrogated by incorporating the MDR into a microwave photonic filter (MPF) consisting of a laser source, a phase modulator (PM), the MDR, and a photodetector (PD), with the central frequency of the MPF being a function of the resonant wavelength of the MDR. A broadband linearly chirped microwave waveform (LCMW) is applied to the input of the MPF to generate a filtered microwave waveform. By measuring the temporal location of the filtered microwave waveform, the sensing information is revealed. To increase the signal-to-noise ratio (SNR) of the filtered microwave waveform, a phase-only filter (POF) realized based on the LCMW is correlated with the filtered microwave waveform, to generate a compressed pulse, which is filtered using a Hamming window to remove the noise and recorrelated with the POF to recover the filtered microwave waveform. Since the SNR is significantly increased, the interrogation accuracy is improved. The use of the proposed sensor for temperature and refractive index (RI) sensing is performed. The experimental results show that the sensor has a sensitivity of 76.8 pm/°C and a resolution of 0.234 °C as a temperature sensor, and a sensitivity of 33.28 nm/RIU and a resolution of 1.32 × 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-3</sup> RIU as an RI sensor. The interrogation speed is as high as 100 kHz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».