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Enregistrement W4391991489 · doi:10.1038/s41598-024-54777-4

Simulation of optoelectronic oscillator injection locking, pulling & spiking phenomena

2024· article· en· W4391991489 sur OpenAlexaff
Abhijit Banerjee, Trevor J. Hall

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTrainAlgorithmOscillation (cell signaling)Phase noiseInjection lockingPhysicsSimulationStatistical physicsQuantum mechanicsOpticsChemistryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complex envelope and reduced phase simulation models describing the dynamical behaviour of an optoelectronic oscillator (OEO) under injection by an external source are described. The models build on the foundations of a previously reported delay integral/differential equation (DDE) theory of injection locking of time delay oscillators (TDO) such as the OEO. The DDE formulation is particularly amenable to high precision simulation using the Simulink™ block diagram environment. The correspondence between the blocks and the oscillator components offers intuition and considerable freedom to explore different circuit architectures and design variations with minimal coding effort. The simulations facilitate the study of the profound effect the multimode nature of a TDO has on its dynamical behavior. The reduced phase models that make use of the Leeson approximation are generally successful in reproducing the results of complex envelope models for established oscillations except for spiking phenomena for which the Leeson approximation fails. Simulation results demonstrating phenomena not captured by classical injection theory are presented, including multimode oscillation, the appearance of sidemodes in the RF and phase noise spectrum, and persistent spike trains redolent of recent experimental observations of [Formula: see text] phase pulse trains in a broadband OEO under injection.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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