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Harnessing Electro-Optic Modulation and On-Chip Temporal Interleaving Towards Versatile Frequency Comb Generation

2025· article· en· W4413457945 sur OpenAlexaff
Manal Arbati, Ambrine Bougaud, Bruno P. Chaves, Thomas Bunel, Sébastien Février, Brent E. Little, David Moss, Roberto Morandotti, Arnaud Mussot, Benjamin Wetzel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésInterleavingModulation (music)Frequency modulationComputer scienceChipFrequency combElectronic engineeringOptoelectronicsMaterials scienceTelecommunicationsRadio frequencyOpticsEngineeringPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequency combs (FCs) have advanced a wide range of scientific fields including spectroscopy, optical communication, and metrology [1]. First developed using mode-locked lasers [2], optical FCs usually rely on stabilization schemes and feedback loops to control the free spectral range (FSR) and the spectral envelope of the comb. Despite the effectiveness of these systems, they often require complex setups and lack tunability. As an alternative, electro-optical modulation (EOM), allows precise control of the FSR and easy implementation with other nonlinear optical systems for versatile applications. However, the limited bandwidth of standard EOMs (~ 50 GHz) restricts the achievable optical spectral profile and bandwidth [3]. To unlock advanced FC tunability, one usually necessitates a cascade of EOMs at the expense of higher losses and complexity, ultimately reaching limited tunability in the output spectral shape. Here, we propose a new approach for versatile frequency comb generation, using a hybrid architecture leveraging EOM picosecond pulse generation paired with adjustable temporal interleaving provided by a photonic integrated circuit (PIC) [4], [5]. The setup, illustrated in Fig. 1(a), is based on an electrical pulse generator (EPG) driving a 20 GHz intensity EOM. Modulating a 1560 nm continuous laser, the system is first used to generate a ~20 ps pulse train with an adjustable repetition rate in the 0.1-10 GHz range. The pulse train is then sent into the PIC encompassing a set of Mach Zehnder interferometers and optical delay lines that allow for adjustable pulse interleaving within the 1–255 ps range (i.e. equivalent to a static modulation up to the THz). Such a coherent superposition of interleaved pulses (yielding different interference patterns as a function of the chosen PIC configuration) is amplified via an Erbium doped fiber amplifier (EDFA) before propagation into a 500 m highly non-linear fiber (HNLF) operating in an anomalous dispersion regime. Figure 1(b-e) shows experimental results at the fiber output, illustrating examples of reconfigurable FCs where the RF and optical spectra are tailored to selectively suppress or enhance specific frequency components. For instance, to demonstrate the versatility of our approach while driving the EPG at 2 GHz, we experimentally show> 44 dB extinction of the 16 GHz harmonic in the RF spectrum while covering ~80 nm in the optical spectrum (Fig. 1(b) - blue lines), or conversely, > 15 dB isolation of the 8 GHz harmonic (Fig. 1(c) - red lines). We further discuss the impact of coherent pulse superposition in FC broadening through cascaded frequency conversion, and the potential of machine learning techniques for on-demand FC tailoring within our hybrid architecture.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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