MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285006727 · doi:10.1364/ol.464434

Reducing frequency fluctuation in a Brillouin random fiber laser by a random fiber grating ring resonator

2022· article· en· W4285006727 sur OpenAlexafffund
Haiyang Wang, Chen Chen, Ping Lü, Stephen J. Mihailov, Liang Chen, Xiaoyi Bao

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésOpticsFiber Bragg gratingFiber laserBrillouin scatteringMaterials scienceLaserOptical fiberLongitudinal modeFrequency driftResonatorPhysicsPhase noise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequency fluctuation is a major problem in high-precision metrology as real-time optical frequency measurement is not available with commercial photodetectors; alternatively, frequency-stabilized lasers as a reference are also not accessible in most laboratories. In this study, we propose and demonstrate a polarization-maintaining random fiber grating ring (PM-RFGR) resonator in a PM Brillouin random fiber laser (BRFL) to achieve sub-MHz frequency drift, which is measured by the optical beat of the random laser and the pump laser. Experimental results show that longitudinal modes are suppressed in the BRFL owing to the feedback of the RFGR resonating with one longitudinal mode of the random laser. The BRFL shows mode-hopping-free operation over 14.9 s due to the self-adjustment of random modes with small frequency difference to thermal and acoustic variations and self-injection locking through RFGR. As a result, a small frequency drift of ∼340 kHz with single-longitudinal mode is achieved in the BRFL enabled by the RFGR, which offers an all optical locking mechanism for optical frequency stabilization.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil1,000

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptics LettersMême sujetAdvanced Fiber Laser TechnologiesTravaux en français237 207