NEP characterization and analysis method for THz imaging devices
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, significant progress has been made in the development of Terahertz (THz) imagers to satisfy the growing interest for see-through devices for different market applications. The noise-equivalent power (NEP) is a widely accepted figure of merit used to compare the sensitivity performance of detectors. However, with no widely recognized standard for NEP, it is often difficult to have a fair comparison between different sensors. Having a clear understanding of the characterization method used to calculate this important metric will lead to better estimation of the performances that could be expected from an imaging device. There is some confusion regarding whether NEP should be expressed in terms of power (W) or power by spectral density (W/Hz1/2). The difference between the two expressions is the normalization of the first by the square root of the detector’s equivalent noise bandwidth (ENBW). By properly defining the ENBW for a specific sensor, the translation between the two is then consistent. This paper presents the NEP characterization of INO’s Microxcam-384i camera over a wide frequency range. A description of the measurement setup is provided, as well as the details of the analysis method, including the estimation of the ENBW. Finally, values for the NEP using both expressions are provided for wavelengths between 70μm (4.5 THz) and 1.5mm (198 GHz), demonstrating the broadband sensitivity of the camera.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».