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Enregistrement W2930780786 · doi:10.1109/jlt.2019.2908655

Silicon Photonic Mach–Zehnder Modulator Architectures for on Chip PAM-4 Signal Generation

2019· article· en· W2930780786 sur OpenAlexaff
Alireza Samani, Eslam El‐Fiky, Mohamed Morsy-Osman, Rui Li, David Patel, Thang M. Hoang, Maxime Jacques, Mathieu Chagnon, Nicolás Abadía, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésElectro-optic modulatorModulation (music)PhotonicsMach–Zehnder interferometerPulse-amplitude modulationAmplitude-shift keyingOn-off keyingDigital signal processingElectronic engineeringOptical modulatorSilicon photonicsKeyingQuadrature amplitude modulationOptical modulation amplitudeMaterials sciencePhase-shift keyingComputer sciencePhase modulationOpticsOptoelectronicsTelecommunicationsEngineeringPhysicsBit error ratePulse (music)InterferometryOptical amplifierAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four level pulse amplitude modulation (PAM-4) has become the modulation format of choice to replace on-off keying (OOK) for the 400 Gb/s short reach optical communications systems. In this paper, we investigate the possible modifications to conventional Mach-Zehnder modulator structures to improve the system performance. We present three different silicon photonic Mach-Zehnder modulator architectures for generating PAM-4 in the optical domain using OOK electrical driving signals. We investigate the transfer function and linearity of each modulator and experimentally compare their PAM-4 generation and transmission performance with and without use of digital signal processing (DSP). We achieve the highest reported PAM-4 generation and transmission without the use of DSP. The power consumption of each modulator is presented, and we experimentally show that multielectrode Mach-Zehnder modulators provide a clear advantage at higher symbol rates compared to conventional Mach-Zehnder modulators.

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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,531

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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