Do you need a tunable laser for resonant cavity optical sensors?
Notice bibliographique
Résumé
By measuring the shift in the resonant frequency of whispering gallery modes in an optical microcavity, it is possible to obtain very high sensitivity to changes in the properties of the surrounding medium and the sensor surface. However, a narrow linewidth tunable laser is typically required in order to track the frequency shift. This significantly increases the cost and complexity of such systems. Phase shift cavity ring down spectroscopy (PS- CRDS) represents an alternative approach. In PS-CRDS the interrogating optical signal is sinusoidally modulated and the shift in the phase of the detected signal (rather than the shift in the cavity resonant wavelength) provides information about changes in the cavity properties. PS-CRDS has previously been successfully implemented in resonant optical microcavities, but a tunable laser was still used in order to maintain coupling to the cavity resonance. Here we consider the use of a broadband optical source (e.g. a diode laser or LED) to interrogate the cavity using the PS-CRDS principle. The spectrum of the source always spans more than one cavity resonance and so does not need to be tuned as the cavity resonances shift. We undertake an analytical and experimental investigation to evaluate the effectiveness of this approach and compare it to traditional interrogation methods in terms of sensitivity and signal-to-noise ratio. We focus in particular on the implementation of a resonant cavity biosensor in silicon photonics ring resonators. The results of the study show that the sensitivity to changes in cavity mode loss is slightly lower than when a narrow linewidth source is used, and that sensitivity to changes in the effective refractive index is very significantly reduced. We will discuss the implications of these results in terms of suitable applications of this technique, and the improved potential for integration that the low coherence source brings.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».