Exceptional-point-enhanced sensing in an all-fiber bending sensor
Notice bibliographique
Résumé
An exceptional-point (EP) enhanced fiber-optic bending sensor is reported. The sensor is implemented based on parity-time (PT)-symmetry using two coupled Fabry-Perot (FP) resonators consisting of three cascaded fiber Bragg gratings (FBGs) inscribed in an erbium-ytterbium co-doped fiber (EYDF). The EP is achieved by controlling the pumping power to manipulate the gain and loss of the gain and loss FP resonators. Once a bending force is applied to the gain FP resonator to make the operation of the system away from its EP, frequency splitting occurs, and the frequency spacing is a nonlinear function of the bending curvature, with an increased slope near the EP. Thus, by measuring the frequency spacing, the bending information is measured with increased sensitivity. To achieve high-speed and high-resolution interrogation, the optical spectral response of the sensor is converted to the microwave domain by implementing a dual-passband microwave-photonic filter (MPF), with the spacing between the two passbands equal to that of the frequency splitting. The proposed sensor is evaluated experimentally. A curvature sensing range from 0.28 to 2.74 m−1 is achieved with an accuracy of 7.56×10−4 m−1 and a sensitivity of 1.32 GHz/m−1, which is more than 4 times higher than those reported previously.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».