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Enregistrement W4312276014 · doi:10.1109/jlt.2022.3212708

Passive Amplification and Noise Mitigation of Optical Signals Through Talbot Processing

2022· article· en· W4312276014 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNoise (video)Aperiodic graphNoise floorComputer scienceSignal processingElectronic engineeringPhysicsNoise reductionTelecommunicationsNoise measurementMathematicsArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noise is one of the rare aspects of experimental work that crosses all boundaries. It is present from scientific fields like ultrafast optical signal detection to applied fields such as image processing, or even in our day-to-day lives when we are simply trying to have a conversation in a loud room. In all these cases, incoherent, stochastic noise tends to drown a signal we aim to detect, and various techniques may need to be employed to improve the clarity of the waveform, which is characterized by the signal-to-noise ratio (SNR). Yet, considering the ubiquity of noise in scientific and technology fields, it may be surprising how few methods there exists for denoising a signal. Active amplification techniques alone cannot be employed for weak, noisy signals, since the SNR is inevitably degraded due to fundamental laws of physics, while bandpass filtering schemes necessarily lead to an attenuation of the signal. In this article, we review recent advances on the concept of passive amplification techniques based on the Talbot effect to enhance the noise properties of signals through coherent energy redistribution. We demonstrate the basic framework starting from pulse repetition rate multiplication with the Talbot effect. We then extend this theory to show the principle behind passive amplification of periodic waveforms, and then how this idea can be extended to arbitrary (generally, aperiodic) signals. Methods for passive amplification of both the time-domain and the frequency-domain representations of the signal of interest are reviewed. While here we focus on the application of the technique for optical signals in the standard telecommunication band (near wavelengths of 1550 nm), the proposed denoising scheme relies on widely available wave manipulations, such that it may offer exciting opportunities for any kind of physical wave support, such as acoustics, plasmonics and other regimes of the electromagnetic spectrum, like microwaves or X-rays.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,335

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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