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Enregistrement W4388911713 · doi:10.1364/oe.504151

Broadband multi-wavelength Brillouin-Raman fiber laser with frequency switching

2023· article· en· W4388911713 sur OpenAlexaff
G. Mamdoohi, M. R. K. Soltanian, Zuxing Zhang, Atefeh Teymouri, M. Yari

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsMaterials scienceLaserRaman spectroscopyBrillouin scatteringFiber laserWavelengthOptical cavityLaser power scalingOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We purpose and demonstrate the switchable multi-wavelength Brillouin-Raman fiber laser (MBRFL) through a bi-directional Raman pumping scheme. The laser structure is arranged in a linear cavity by including a physical mirror at one side of the cavity. The switching operation for MBRFL with single- and double-wavelength spacing is implemented by optimizing the Raman power distribution through a variable optical coupler. This effect on feedback power of the physical mirror provides the difference between odd- and even-order Stoke lines' maximum power on different sides of the cavity with 10 GHz and 20 GHz spacing. A 90/10 coupler is found to be the optimal. Up to 460 flat-amplitude lines within only a 0.5-dB flatness range, average -5 dBm Stokes peak power (SPP), 10 GHz frequency spacing, and an average optical signal-to-noise ratio (OSNR) of 26 dB are observed. All the counted laser lines are spread across a 37 nm bandwidth. Simultaneously, 170 Stoke lines with overall -2 dBm SPP, 28 dB OSNR, and 20 GHz frequency spacing are attained on other side of the cavity. These are achieved when the Raman pump power is set only at 900 mW. To date, this is the simplest cavity design with the flattest spectrum and highest output power for both wavelength spacing and excellent OSNR achieved in multi-wavelength fiber lasers that incorporate a single low-power Raman pump unit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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