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Enregistrement W4401461991 · doi:10.1038/s41598-024-69042-x

Nanophotonic Bragg grating assisted Mach–Zehnder interferometers for O-band add-drop filters

2024· article· en· W4401461991 sur OpenAlexafffund
Alejandro Fernández‐Hinestrosa, José Manuel Luque‐González, Pavel Cheben, Jens H. Schmid, Shurui Wang, J. Gonzalo Wangüemert‐Pérez, Íñigo Molina‐Fernández, Alejandro Ortega‐Moñux

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaGovernment of CanadaJunta de AndalucíaMinisterio de Economía y CompetitividadMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesUniversidad de Málaga
Mots-clésAstronomical interferometerMach–Zehnder interferometerNanophotonicsFiber Bragg gratingGratingOpticsDrop (telecommunication)Optical filterComputer scienceOptoelectronicsPhysicsTelecommunicationsInterferometryWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectral filters are fundamental building blocks in integrated photonics. Bragg grating filters have been demonstrated in silicon waveguides with a wide range of spectral responses and are suitable for wavelength division multiplexing applications. However, retrieving Bragg grating reflections typically requires external components such as fiber optic circulators. In this work, we develop fully integrated add-drop filters based on cladding-modulated Bragg gratings incorporated in a Mach-Zehnder interferometer configuration. We design complex spectral filtering devices with single and dual-band flat-top responses for the specified bandwidth. Additionally, we propose a novel design methodology which aims to minimize phase errors within the filters. We experimentally demonstrate add-drop filters with single-band and two-band rejection spectra at the datacom O-band, fabricated on a 220-nm thick silicon-on-insulator platform. Our results show an insertion loss below 1 dB and a crosstalk of around -20 dB at the channel center for a 4.5-nm wavelength grid and 3-nm wide channels.

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 seuil0,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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