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Enregistrement W2904480649 · doi:10.1109/jlt.2018.2884512

Demodulation of a Hydroacoustic Sensor Array of Fiber Interferometers Based on Ultra-Weak Fiber Bragg Grating Reflectors Using a Self-Referencing Signal

2018· article· en· W2904480649 sur OpenAlexaff
Ciming Zhou, Yandong Pang, Li Qian, Xi Chen, Qiannan Xu, Chenguang Zhao, Haoran Zhang, Ziwei Tu, Junbin Huang, Hongcan Gu, Dian Fan

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWuhan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDemodulationFiber Bragg gratingSIGNAL (programming language)Modulation (music)Frequency modulationInterference (communication)AcousticsAstronomical interferometerOpticsPhysicsMaterials scienceComputer scienceOptical fiberInterferometryTelecommunicationsRadio frequency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on current theoretical and experimental results of hydroacoustic sensing array based on ultra-weak fiber Bragg gratings, using a modified phase generated carrier (PGC) demodulation method with a self-referencing signal. The self-referencing signal is obtained by a sensor isolated from acoustic signals and other environmental disturbances. We report improvements over the conventional PGC methods. Using our demodulation method and with nonsensitized bare fiber (reference sensor <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">0</sub> ) keeping separate from water, experiment testing demonstrates a minimum detectable hydroacoustic pressure of 2239 μPa/√Hz. The properties of our demodulation method are also compared with those of the conventional PGC algorithms. Both simulation and experiments indicate that our demodulation method is immune to the drifts of modulation depth <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">C</i> and of carrier frequency, and the detectable frequency range can be increased by five times compared to using conventional PGC methods with the same carrier frequency. The sensor array exhibits a particularly large response in the very low frequency region, which is of great importance for underwater seismic detection and submarine applications.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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