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Enregistrement W3083871923 · doi:10.32894/kujss.2008.42404

Gain and Noise Figure Performance of Erbium-Doped Fiber Amplifiers

2008· article· en· W3083871923 sur OpenAlexaboutno aff
Banaz O. Rashid, Perykhan.M. Jaff

Notice bibliographique

RevueKirkuk University Journal-Scientific Studies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical amplifierNoise figureOptical fiberComputer scienceAmplifierNoise (video)Wavelength-division multiplexingErbiumFiberErbium doped fiber amplifierElectronic engineeringTelecommunicationsOpticsOptoelectronicsMaterials scienceDopingEngineeringPhysicsBandwidth (computing)LaserWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiber loss is a fundamental limitation in realizing long haul point–to-point fiber optical communication links and optical networks. One of the advanced technologies achieved in recent years is the advent of erbium doped fiber amplifiers (EDFAs) that has enabled the optical signals in an optical fiber to be amplified directly in high bit rate systems beyond Tetra bits. In this paper, a simulation of an EDFA has been studied to characterize Gain, Noise Figure of a forward pumped EDFA operating in C band (1525-1565 nm) as functions of Er+3 fiber length, injected pump power, signal input power and Er+3 doping density. The simulation has been done by using Optisystem 5.0 software simulator (license product of a Canadian based company) at bit rate 10 Gbps.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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