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Enregistrement W2828344460 · doi:10.1109/jstqe.2018.2854607

Assessing Performance of Silicon Photonic Modulators for Pulse Amplitude Modulation

2018· article· en· W2828344460 sur OpenAlexafffund
Hassan Sepehrian, Amin Yekani, Wei Shi, Leslie A. Rusch

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectro-optic modulatorSilicon photonicsBandwidth (computing)PhotonicsOptical modulatorTransmitterPhase modulationPulse-amplitude modulationAmplitude modulationModulation (music)Computer scienceElectronic engineeringVoltageOpticsFrequency modulationTelecommunicationsElectrical engineeringPhysicsEngineeringPulse (music)Phase noise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon photonic (SiP) electro-optic modulators are a key component in cost-efficient and integrated optical transmitters. Modulator design traditionally uses figure of merits (FOMs) that characterize modulation efficiency and propagation loss of light, which underestimate the modulator-induced power penalty due to intersymbol interference, as they do not consider the electro-optic bandwidth limitation. We show that in the presence of limited electro-optic bandwidth of the SiP modulator, the conventional FOMs, such as VπL and V παL, are unable to predict the minimum transmitter power penalty (TPP). Normalized optical modulation amplitude (OMAN) is proved through simulation to be a reliable tool to predict the minimal TPP point. Then, we introduce a new FOM that includes not only the efficiency of the modulator, but also the bandwidth limitation from the SiP electro-optic modulator. The new FOM that is derived from OMAN translates the system-level requirements of a PAM-M optical link to the device-level design parameters. This FOM can be hired to optimize driving voltage swing, bias voltage, and phase-shifter length or to simply choose a SiP modulator with minimal imposed TPP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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