MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3048934885 · doi:10.1109/jlt.2020.3015602

Spectral-Distortionless, Flat-Top, Drop-Filter Based on Complementarily-Misaligned Multimode-Waveguide Bragg Gratings

2020· article· en· W3048934885 sur OpenAlexaff
Xiong Liang, Rui Cheng, Xiuqiu Shen, Ping Yu, Tingge Dai, Huiye Qiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNatural Science Foundation of NingboNatural Science Foundation of Fujian Province
Mots-clésApodizationOpticsFiber Bragg gratingMaterials scienceSilicon on insulatorInsertion lossGratingWaveguideBandwidth (computing)Refractive indexReturn lossPhysicsOptoelectronicsOptical fiberSiliconTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integrated-optics, flat-top drop-filter with low excess loss, and high sidelobe suppression ratio (SLSR), is demonstrated. The filter is based on apodized multimode waveguide Bragg grating (AMWBG) developed on a silicon-on-insulator (SOI) platform. Antisymmetric periodic refractive-index perturbations are imposed on both sides of the waveguide to couple light contra-directionally between the fundamental (TE0) and the first-order transverse electric modes (TE1). To achieve a Gaussian apodization profile, the lateral-misalignment between the two sides of the waveguide is modulated by adjusting the positions of both sides of the grating features in a complementary manner. In this way, the undesired phase errors, which exist in conventional misalignment-modulated Bragg gratings and distort the grating responses, can be eliminated. Experimental results show that our AMWBG has a high-quality flat-top response, a high SLSR of >21 dB, a 3-dB bandwidth of 8 nm, a low excess loss of 0.24 dB, and a high roll-off rate at the filter edge. We also demonstrate a dual-stage filter that has a flat-top, drop-port response with a 3-dB bandwidth > 7.5 nm, a SLSR >40 dB, and an excess loss<; 0.5 dB.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Lightwave TechnologyMême sujetPhotonic and Optical DevicesTravaux en français237 207