Random Fiber Grating Characterization Based on OFDR and Transfer Matrix Method
Notice bibliographique
Résumé
Random fiber gratings (RFGs) have shown great potential applications in fiber sensing and random fiber lasers. However, a quantitative relationship between the degree of randomness of the RFG and its spectral response has never been analyzed. In this paper, two RFGs with different degrees of randomness are first characterized experimentally by optical frequency domain reflectometry (OFDR). Experimental results show that the high degree of randomness leads to low backscattering strength of the grating and strong strength fluctuations in the spatial domain. The local spectral response of the grating exhibits multiple peaks and a large peak wavelength variation range when its degree of randomness is high. The linewidth of its fine spectrum structures shows scaling behavior with the grating length. In order to find a quantitative relationship between the degree of randomness and spectrum property of RFG, entropy was introduced to describe the degree of randomness induced by period variation of the sub-grating. Simulation results showed that the average reflectivity of the RFG in dB scale decreased linearly with increased sub-grating entropy, when the measured wavelength range was smaller than the peak wavelength variation range of the sub-grating. The peak reflectivity of the RFG was determined by κ2LΔP (where κ is the coupling coefficient, L is the grating length, ΔP is period variation range of the sub-grating) rather than κL when ΔP is larger than 8 nm in the spatial domain. The experimental results agree well with the simulation results, which helps to optimize the RFG manufacturing processes for future applications in random fiber lasers and sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».