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Enregistrement W2883945580 · doi:10.1109/jlt.2018.2856868

On-Chip Sensor for Simultaneous Temperature and Refractive Index Measurements Based on a Dual-Passband Microwave Photonic Filter

2018· article· en· W2883945580 sur OpenAlexafffund
Jingxuan Liu, Hong Deng, Weifeng Zhang, Jianping Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPassbandWaveformMicrowaveRefractive indexResonatorOpticsOptical filterPhotonicsMaterials sciencePhase noisePhysicsFilter (signal processing)OptoelectronicsBand-pass filterTelecommunicationsComputer scienceRadarElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and experimentally demonstrate an on-chip optical sensor based on a dual-passband microwave photonic filter (MPF) incorporating a silicon photonic integrated microdisk resonator (MDR). Two whispering gallery modes supported by the MDR that are experiencing different wavelength shifts are employed for simultaneous temperature and refractive index (RI) measurements. To increase the interrogation speed and resolution, the MDR is incorporated in an MPF to produce two microwave passbands. By applying a broadband linearly chirped microwave waveform to the MPF, two filtered microwave waveforms with their temporal locations or equivalently central frequencies corresponding to the wavelength shifts of the notches are generated. The measurement of the temporal locations or equivalently the central frequencies is performed at high speed and high resolution using a digital signal processor. To increase the signal-to-noise ratio of the filtered microwave waveforms, a noise reduction algorithm based on phase-only filtering is proposed and employed. The on-chip optical sensing system is experimentally demonstrated. The sensing system can provide high temperature and RI interrogation resolutions of 2.4 × 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-5</sup> °C and 9.1 × 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-8</sup> RIU at a high interrogation speed of 1 MHz.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,714

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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