Time-domain modeling of finite coherence in resonance-based spectroscopic sensing
Notice bibliographique
Résumé
Optical cavities serve as powerful tools for sensing experiments, often relying on narrow-linewidth laser sources to minimize the impact of optical coherence on measurements. However, demands for affordable integrated and miniaturized sensing platforms in point-of-care diagnostics, environmental monitoring, and similar applications motivate switching to sources with broader linewidths suitable for both monolithic and heterogeneous integrations. Time-domain measurement techniques such as cavity ring-down spectroscopy (CRDS) are widely used in conjunction with optical cavities, but to date there has been no universal model that quantifies the impact of partial coherence on the cavity temporal transfer function. We apply a linear systems theory approach to develop a closed-form analytic model for cavity-based sensing that quantifies the influence of source bandwidth (i.e., temporal coherence) on spectroscopic measurements in the time domain. This approach can be applied to a variety of cavity-based spectroscopies. In this study, cavity-enhanced absorption spectroscopy (CEAS) and CRDS paradigms have been examined using standing- and traveling-wave resonator examples. Results show that although increased cavity loss is the primary factor reducing output power and photon lifetime in both CEAS and CRDS, broader source linewidths can also influence cavity buildup and transmission and must be accounted for when modeling the system response. The model is consistent with known results in the literature and provides a framework for evaluating source detuning and coherence effects on cavity dynamics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».