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Enregistrement W4200188747 · doi:10.1109/mwp53341.2021.9639434

Reconfigurable microwave photonics filters with negative coefficients based on a quantum dash mode-locked laser

2021· article· en· W4200188747 sur OpenAlexaff
Hao Sun, Mostafa Khalil, David V. Plant, Lawrence R. Chen, Jiaren Liu, Zhenguo Lü, Philip J. Poole, John Weber

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonicsLaserFilter (signal processing)MicrowaveOptical filterPhotodiodeComb filterFrequency combPhysicsOptical frequency combMode (computer interface)QuantumOptoelectronicsComputer scienceElectronic engineeringOpticsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and demonstrate a reconfigurable microwave photonics (MWP) filter with negative coefficients using a quantum dash (QDash) mode-locked laser (MML). Thanks to the large number of comb lines $(\sim 50)$ generated by the QDash-MLL, we can easily tailor the optical frequency comb (OFC) spectrum and the filter responses. The negative taps are enabled through a balanced photodiode (BPD). In the experiment, we realized the flat-top and triangular responses. The proposed MWP filter shows a great tunability. Moreover, the readily packaged QDash-MLL with the large number of comb lines is a promising OFC source for developing integrated and reconfigurable MWP applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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