当前位置: 首页 > article >正文

影响单模光纤耦合效率的分析

影响单模光纤耦合效率的因素

如果想使单模光纤的耦合效率最高,入射光束需要满足以下条件:

(1)入射光束接近高斯光;

(2)入射光束从光纤端面正入射;

(3)入射光束的束腰位于光纤端面;

(4)入射光束的束腰中心对准纤芯中心;

(5)入射光束的束腰直径等于单模光纤的MFD(MFD≈1.15d)。

下面仿真当以上条件不满足时,对单模光纤耦合效率的影响。

(1)模式失配损失(Mode mismatching loss)

模式失配,即入射光束的束腰直径不等于单模光纤的MFD,如下图所示:

假设入射光束的束腰位于光纤端面,入射光束的束腰中心与纤芯中心对准且正入射,此时单模光纤的耦合效率为

 

 

Python脚本如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Define the range of the waist - diameter of the incident beam
omega_in = np.linspace(2, 8, 1000) # Range from 2um to 8um, 1000 points
omega_0 = 5.2  # MFD/2 = 5.2um# Calculate the coupling efficiency
eta = (4 * omega_in ** 2 * omega_0 ** 2) / ((omega_in ** 2 + omega_0 ** 2) ** 2)# Convert the coupling efficiency to dB
eta_db = 10 * np.log10(eta)# Plot the graph
plt.plot(omega_in, eta_db)
plt.xlabel('$\omega_{in}$ (um)')
plt.ylabel('Coupling Efficiency (dB)')
plt.title('Simulation of Coupling Efficiency - Mode Fiber')
plt.show()

下图为SMF-28单模光纤耦合模式失配的拟合曲线:

 

(2)横向失配损失(Lateral Mismatching Loss)

横向失配,即入射光束的束腰中心没有与纤芯中心对准,如下图所示:

此时,假设入射光束的束腰位于光纤端面且正入射,入射光束的束腰直径等于单模光纤的MFD,但是入射光束的束腰中心与纤芯中心横向偏移Δx,此时单模光纤的耦合效率为

 

 

Python脚本如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Define the range of lateral - offset
delta_x = np.linspace(0, 5, 1000) # Range from 0um to 5um, 1000 points
omega_in = 5.2  # Waist - diameter of the incident beam
omega_0 = 5.2  # MFD/2 of the single - mode fiber# Calculate the coupling efficiency
eta = (4 * omega_in ** 2 * omega_0 ** 2) / ((omega_in ** 2 + omega_0 ** 2) ** 2) * np.exp(-(2 * delta_x ** 2) / (omega_in ** 2 + omega_0 ** 2))# Convert the coupling efficiency to dB
eta_db = 10 * np.log10(eta)# Plot the graph
plt.plot(delta_x, eta_db)
plt.xlabel('$\Delta x$ (um)')
plt.ylabel('Coupling Efficiency (dB)')
plt.title('Simulation of Coupling Efficiency - Mode Fiber with Lateral Offset')
plt.show()

下图为SMF-28单模光纤耦合横向失配的拟合曲线:

 

(3)轴向失配损失(Longitudinal mismatching loss)

轴向失配,即入射光束的束腰中心没有位于光纤端面,如下图所示:

 

此时,假设入射光束的束腰直径等于单模光纤的MFD,入射光束的束腰中心与纤芯中心横向对准且正入射,但是,入射光束的束腰与光纤端面轴向偏移Δz,此时单模光纤的耦合效率为

 

 

Python脚本如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Wavelength in um, assume 1.55 um which is a common operating wavelength for SMF - 28
lambda_ = 1.55
# Define the range of axial - offset
delta_z = np.linspace(-50, 50, 1000) # Range from - 50um to 50um, 1000 points
omega_in = 5.2  # Waist - diameter of the incident beam
omega_0 = 5.2  # MFD/2 of the single - mode fiber# Calculate the coupling efficiency
eta = (4 * omega_in ** 2 * omega_0 ** 2) / ((omega_in ** 2 + omega_0 ** 2) ** 2 + (lambda_ * delta_z / np.pi) ** 2)# Convert the coupling efficiency to dB
eta_db = 10 * np.log10(eta)# Plot the graph
plt.plot(delta_z, eta_db)
plt.xlabel('$\Delta z$ (um)')
plt.ylabel('Coupling Efficiency (dB)')
plt.title('Simulation of Coupling Efficiency - Mode Fiber with Axial Offset')
plt.show()

下图为SMF-28单模光纤耦合轴向失配的拟合曲线:

 

(4)角度失配损失(Angular mismatching loss)

角度失配,即入射光束没有从光纤端面正入射,如下图所示:

 

此时,假设入射光束的束腰直径等于单模光纤的MFD,入射光束的束腰中心与纤芯中心横向对准,但是,入射光束的束腰与光纤端面的夹角为θ,此时单模光纤的耦合效率为

 

 

Python脚本如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Wavelength in um, assume 1.55 um which is a common operating wavelength for SMF - 28
lambda_ = 1.55
# Define the range of the angle theta in degrees
theta_degrees = np.linspace(0, 5, 1000)
# Convert degrees to radians
theta = np.radians(theta_degrees)
omega_in = 5.2
omega_0 = 5.2# Calculate the coupling efficiency
eta = (4 * omega_in ** 2 * omega_0 ** 2) / (omega_in ** 2 + omega_0 ** 2) ** 2 * np.exp(
-(2 * omega_in ** 2 * omega_0 ** 2) / (omega_in ** 2 + omega_0 ** 2) * (np.pi * theta / lambda_) ** 2)# Convert the coupling efficiency to dB
eta_db = 10 * np.log10(eta)# Plot the graph
plt.plot(theta_degrees, eta_db)
plt.xlabel('$\theta$ (degrees)')
plt.ylabel('Coupling Efficiency (dB)')
plt.title('Simulation of Coupling Efficiency - Mode Fiber with Angular Misalignment')
plt.show()

下图为SMF-28单模光纤耦合角度失配的拟合曲线:

 

(5)单模光纤失配的一般方程

单模光纤的各种失配情况,如下图所示:

 

此时,假设入射光束的束腰直径不等于单模光纤的MFD,入射光束的束腰中心与纤芯中心横向偏移Δx,入射光束的束腰与光纤端面轴向偏移Δz,入射光束的束腰与光纤端面的夹角为θ,此时单模光纤的耦合效率的一般方程为

 

上式中,

 

 

计算入射光束的束腰半径ω1=4um,入射光束的束腰中心与纤芯中心横向偏移Δx=2um,入射光束的束腰与光纤端面轴向偏移Δz=20um,入射光束的束腰与光纤端面的夹角为θ=1°,ω0=5.2um,SMF-28单模光纤的耦合效率。

Python脚本如下:

import math# Given parameters
omega1 = 4
delta_x = 2
delta_z = 20
theta = math.pi / 180
omega0 = 5.2
lambda_ = 1.55# Calculate omega1^2(z)
omega1z_squared = omega1**2 * (1 + (lambda_**2 * delta_z**2) / (math.pi**2 * omega1**4))# Calculate A
A = (4 * omega1**2 * omega0**2) / ((omega1**2 + omega0**2)**2 + (lambda_**2 * delta_z**2) / math.pi**2)# Calculate the coupling efficiency eta
term1 = (delta_x**2 / 2) * (1 / omega1**2 + 1 / omega0**2)
term2 = (math.pi**2 * theta**2) / (2 * lambda_**2) * (omega1z_squared + omega0**2)
term3 = (delta_x * theta * delta_z) / omega1**2
eta = A * math.exp(-A * (term1 + term2 - term3))# Convert to percentage and dB
eta_percent = eta * 100
eta_dB = 10 * math.log10(eta)print(f"Coupling efficiency (percentage): {eta_percent:.2f}%")
print(f"Coupling efficiency (dB): {eta_dB:.2f} dB")

计算结果为:

 

 

(6)生成一个交互界面来计算不同参数下的单模光纤耦合效率

Python脚本如下:

import math
import tkinter as tk
from tkinter import messageboxdef calculate_coupling_efficiency():
try:# Get the parameters entered by the useromega1 = float(omega1_entry.get())delta_x = float(delta_x_entry.get())delta_z = float(delta_z_entry.get())theta_deg = float(theta_entry.get())theta = math.radians(theta_deg)omega0 = float(omega0_entry.get())lambda_ = float(lambda_entry.get())# Calculate omega1^2(z)omega1z_squared = omega1**2 * (1 + (lambda_**2 * delta_z**2) / (math.pi**2 * omega1**4))# Calculate AA = (4 * omega1**2 * omega0**2) / ((omega1**2 + omega0**2)**2 + (lambda_**2 * delta_z**2) / math.pi**2)# Calculate the coupling efficiency etaterm1 = (delta_x**2 / 2) * (1 / omega1**2 + 1 / omega0**2)term2 = (math.pi**2 * theta**2) / (2 * lambda_**2) * (omega1z_squared + omega0**2)term3 = (delta_x * theta * delta_z) / omega1**2eta = A * math.exp(-A * (term1 + term2 - term3))# Convert to percentage and dBeta_percent = eta * 100eta_dB = 10 * math.log10(eta)# Display the results
result_label.config(text=f"Coupling efficiency (percentage): {eta_percent:.2f}%\nCoupling efficiency (dB): {eta_dB:.2f} dB")except ValueError:messagebox.showerror("Input Error", "Please enter valid numerical values for all parameters.")# Create the main window
root = tk.Tk()
root.title("Single - Mode Fiber Coupling Efficiency Calculator")# Create labels and input boxes
tk.Label(root, text="ω1 (μm):").grid(row=0, column=0)
omega1_entry = tk.Entry(root)
omega1_entry.grid(row=0, column=1)tk.Label(root, text="Δx (μm):").grid(row=1, column=0)
delta_x_entry = tk.Entry(root)
delta_x_entry.grid(row=1, column=1)tk.Label(root, text="Δz (μm):").grid(row=2, column=0)
delta_z_entry = tk.Entry(root)
delta_z_entry.grid(row=2, column=1)tk.Label(root, text="θ (degrees):").grid(row=3, column=0)
theta_entry = tk.Entry(root)
theta_entry.grid(row=3, column=1)tk.Label(root, text="ω0 (μm):").grid(row=4, column=0)
omega0_entry = tk.Entry(root)
omega0_entry.grid(row=4, column=1)tk.Label(root, text="λ (μm):").grid(row=5, column=0)
lambda_entry = tk.Entry(root)
lambda_entry.grid(row=5, column=1)# Create the calculate button
calculate_button = tk.Button(root, text="Calculate", command=calculate_coupling_efficiency)
calculate_button.grid(row=6, column=0, columnspan=2)# Create the result label
result_label = tk.Label(root, text="")
result_label.grid(row=7, column=0, columnspan=2)# Run the main loop
root.mainloop()

交互界面如下图:

 

 

计算下不同参数下的耦合效率:

 

 

 

勘误说明:

单模光纤的耦合这篇文章中的公式有误,如下:

 

更正如下:

单模光纤的耦合效率的一般方程为

 

 

相关文章:

影响单模光纤耦合效率的分析

影响单模光纤耦合效率的因素 如果想使单模光纤的耦合效率最高,入射光束需要满足以下条件: (1)入射光束接近高斯光; (2)入射光束从光纤端面正入射; (3)入射…...

windows+ragflow+deepseek实战之一excel表查询

ragflows平台部署参考文章 Win10系统Docker+DeepSeek+ragflow搭建本地知识库 ragflow通过python实现参考这篇文章 ragflow通过python实现 文章目录 背景效果1、准备数据2、创建知识库3、上传数据并解析4、新建聊天助理5、测试会话背景 前面已经基于Win10系统Docker+DeepSeek+…...

从“不敢买大”到“按墙选屏”,海信电视如何凭百吋重构客厅?

电视买小了,成为茜茜新房入住后最大的遗憾。 新房装修的时候,茜茜担心电视买大了眼睛看着累,因此把尺寸选在了65吋。结果入住后,孩子看动画片嚷着“画面太小”,老公看球赛吐槽“看不清球员号码”,全家追剧…...

ABAP 长文本编辑器

加个屏幕 *&---------------------------------------------------------------------* *& Report YDEMO2 *&---------------------------------------------------------------------* *& *&---------------------------------------------------------…...

【K8S】ImagePullBackOff状态问题排查。

ImagePullBackOff 是在使用 Kubernetes(K8s)时经常遇到的一种错误状态,下面为你详细介绍其含义、可能的原因及解决办法。 含义 当你在 K8s 集群中创建一个 Pod 时,Kubelet 会尝试从指定的镜像仓库拉取所需的容器镜像。如果拉取镜…...

Logstash 使用指南

Logstash 是一个开源的数据收集引擎,能够从多种数据源收集数据,进行转换和过滤,并将数据发送到指定的目的地(如 Elasticsearch、文件、数据库等)。它是 Elastic Stack(ELK Stack)的重要组成部分…...

Python 位运算符大全

在 Python 中,位运算符用于对整数进行位级别的操作。位运算符直接操作二进制位,适用于处理二进制数据、位掩码、权限控制等场景。Python 提供了多种位运算符,包括按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移和右移等。 1. 常见的位运算符 运算符描述示例&按位与a & b…...

MATLAB 调用arduino uno

为了授课,必须重新把arduino用上。 采用MATLAB编码,可以简化相关程序授课部分 1 安装包 MATLAB Support Package for Arduino Hardware - File Exchange - MATLAB Central (mathworks.com) 需要这个插件。 当然也可下载simulink的模块,但…...

Git——分布式版本控制工具使用教程

本文主要介绍两种版本控制工具——SVN和Git的概念,接着会讲到Git的安装,Git常用的命令,以及怎么在Vscode中使用Git。帮助新手小白快速上手Git。如果想直接上手用Vscode操作远程仓库则直接看7和9即可! 目录 1. SVN和Git介绍 1.1 …...

HarmonyOS 开发中条件渲染的选择:if/else 与取反操作的对比与实践

在HarmonyOS开发里,if/else 条件渲染和取反操作(常借助三元运算符)都能根据不同情况设置组件属性值。下面从多个维度分析如何选择,以及各自的利弊,并附上代码示例。 选择方法 简单二元条件:当条件只有两种…...

【数据分析】数据筛选与访问行列元素3

访问元素 .loc属性可以通过传入index的值访问行数据。 .loc属性允许传入两个参数,分别是index的值和columns的值,参数间用“逗号”隔开,这样便可以访问数据中的元素。 1. 访问单个元素 访问单个元素比较简单,只需要通过它的in…...

前沿技术一览科技改变生活新趋势

虚拟现实技术最近在教育里变得特别火。它能让人感觉像是真的到了另一个地方。比如学生戴上VR眼镜,就能“走进”历史事件的发生地或者深入细胞内部去了解生命科学。 这种学习方法能让知识更生动。学生不再只是看书听讲,而是可以亲手体验。比如在学习地理…...

Python连接数据库进行增删改查

更多优质文章 _>_>_>_>_>✍✈✉戳我 目录 1.导入相关库 2.创建连接 3.插入数据 4.删除数据 5.修改数据 6.查询数据 7.更多干货 1.导入相关库 import pymysql -----pip install pymysql #下载库 2.创建连接 conn pymysql.connect(hostlocalho…...

爬虫——playwright获取亚马逊数据

目录 playwright简介使用playwright初窥亚马逊安装playwright打开亚马逊页面 搞数据搜索修改bug数据获取翻页优化结构 简单保存 playwright简介 playwright是微软新出的一个测试工具,与selenium类似,不过与selenium比起来还是有其自身的优势的&#xff…...

大数据学习(77)-Hive详解

🍋🍋大数据学习🍋🍋 🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏⭐️留言📝支持一…...

回调方法传值汇总

<template v-slot"scope"><el-switch v-model"scope.row.open" change"(p1) > changeOpen(p1, scope.row)"></el-switch></template>公域流量 多选 selection-change“val > multipleSelection val”...

汽车一键启动PKE无钥匙系统

移动管家汽车一键启动PKE舒适无钥匙遥控远程系统是一种集成了多项先进功能的汽车电子系统&#xff0c;主要目的是提高驾驶便利性和安全性。 以下是该系统的具体功能&#xff1a; 功能类别 功能描述 无钥匙进入 感应无钥匙进入&#xff08;自动感应开关门&#xff09; 一…...

Postman 新手入门指南:从零开始掌握 API 测试

Postman 新手入门指南&#xff1a;从零开始掌握 API 测试 一、Postman 是什么&#xff1f; Postman 是一款功能强大的 API 开发与测试工具&#xff0c;支持 HTTP 请求调试、自动化测试、团队协作等功能。无论是开发人员还是测试工程师&#xff0c;都可以用它快速验证接口的正确…...

猿大师中间件:如何在最新Chrome浏览器Web网页内嵌本地OCX控件?

OCX控件是ActiveX控件的一种&#xff0c;主要用于在网页中嵌入复杂的功能&#xff0c;如图形渲染、多媒体播放等&#xff0c;可是随着谷歌Chrome等主流浏览器升级&#xff0c;目前已经不支持微软调用ActiveX控件了&#xff0c;如果想调用OCX控件用IE浏览器或者国产双擎浏览器&a…...

[数据结构]排序之 归并排序(有详细的递归图解)

一、非递归 基本思想&#xff1a; 归并排序&#xff08; MERGE-SORT &#xff09;是建立在归并操作上的一种有效的排序算法 , 该算法是采用分治法&#xff08; Divide andConquer&#xff09;的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并&#xff0c;得到完全有序的序列&#x…...

构建第二个Django的应用程序

构建第二个应用程序 文章目录 构建第二个应用程序1.打开Visual Studio code 左上角 点击fike 点击open folder2.打开上次的Django项目 并按图示点击进入终端3.在下方终端输入创建app01项目的命令 接着在左上方会出现一个app01的项目4.接着在Hellodjango的项目里settings.py中定…...

axios 请求拦截器和 响应拦截器总结

请求拦截器 和 响应拦截器 是 axios 提供的强大功能&#xff0c;用于在请求发送前和响应返回后统一处理某些逻辑。它们的作用和具体用法如下&#xff1a; 1. 请求拦截器 作用 在请求发送之前&#xff0c;对请求配置进行统一处理。例如&#xff1a; 添加请求头&#xff08;如…...

图像分割的mask有空洞怎么修补

分享一个对实例分割mask修补的方法&#xff0c;希望对大家有所帮助。 1. 这是我准备分割的图片 2 分割结果 可以看到衣服部分有一些没分割出来&#xff0c;二值化图片能清晰看到衣服部分有些黑色未分出的地方。 3 补全mask区域 import cv2 import numpy as npdef fill_mask_h…...

HarmonyOS NEXT 组件状态管理的对比

在HarmonyOS NEXT开发中&#xff0c;组件状态管理是构建动态用户界面的核心。本文将深入探讨State、Prop、Link和ObjectLink这四种常见的状态管理装饰器&#xff0c;并通过示例代码进行对比分析&#xff0c;以帮助同学们更好地理解和选择合适的状态管理方式。 一、装饰器概述 …...

C#通过API接口返回流式响应内容---SignalR方式

1、背景 在上两篇《C#通过API接口返回流式响应内容—分块编码方式》和《C#通过API接口返回流式响应内容—SSE方式》实现了流式响应的内容。 上面的这两个主要是通过HTTP的一些功能&#xff0c;除了这些之外&#xff0c;还有WebSocket的方式。C#中的WebSocket的有比较多的方案&…...

vulhub靶机----基于docker的初探索,环境搭建

环境搭建 首先就是搭建docker环境&#xff0c;这里暂且写一下 #在kali apt update apt install docker.io配置docker源&#xff0c;位置在/etc/docker/daemon.json {"registry-mirrors": ["https://5tqw56kt.mirror.aliyuncs.com","https://docker…...

P1659 [国家集训队] 拉拉队排练 (manacher 算法)

P1659 [国家集训队] 拉拉队排练 - 洛谷 这题需要求前k大的回文子串的长度的乘积。因为n的大小为1e6 &#xff0c;所以我们只能使用manacher 线性的来找到所有的回文子串。 其中长度大的回文子串可以包含小的回文子串&#xff0c;所以其实我们只需要知道以每一个位置为回文中心…...

Redis命令详解--集合

Redis set 是string类型的无序集合。集合成员是唯一的&#xff0c;这就意味着集合中不能出现重复的数据&#xff0c;常用命令&#xff1a; SADD key member1 [member2...] 向集合添加一个或多个成员 SREM key member1 [member2...] 移除集合中一个或多个成员 SMEMBERS key 获…...

AI对话框实现

请注意&#xff0c;功能正在开发中&#xff0c;代码和注释不全 场景&#xff1a;AI对话框实现&#xff0c;后端调用AI大模型。前端发送请求后端返回流式数据&#xff0c;进行一问一答的对话功能&#xff08;场景和现在市面上多个AI模型差不多&#xff0c;但是没人家功能健全&a…...

可视化图解算法:删除链表中倒数第n个节点

1. 题目 描述 给定一个链表&#xff0c;删除链表的倒数第 n 个节点并返回链表的头指针 例如&#xff0c; 给出的链表为: 1→2→3→4→5, n 2. 删除了链表的倒数第 n 个节点之后,链表变为1→2→3→5. 数据范围&#xff1a; 链表长度 0≤n≤1000&#xff0c;链表中任意节点的…...