لطفا منتظر بمانید ...
0% Complete
صفحه اصلی
/
بیست و نهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
High-sensitive symmetric Fano optical cavity sensor for refractive index detection based on photonic crystal structure
نویسندگان :
Mohammad Hasan Rezaei
1
Mohammad Hasan Yavari
2
1- دانشگاه شاهد
2- دانشگاه شاهد
کلمات کلیدی :
optical sensor, Fano resonance, refractive index sensor, photonic crystal sensor
چکیده :
Design and characteristics of an ultra-high quality factor (Q) and sensitivity photonic crystal (PhC) Fano sensor is presented. By engineering of Fano cavity within a typical Fano structure, the light modes penetrated into the lower index region of the Fano cavity and the sensitivity as well as quality factor is increased. The transmission spectrum of the presented sensor is calculated by FDTD simulation and the theoretical model of the structure is investigated. A sensitivity of 528 nm/RIU and quality factor of 7×〖10〗^8 have been demonstrated. To the best of our knowledge, this is the first device that shows high sensitivity and ultra-high Q simultaneously.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
بهبود تخصیص منابع لبهها در شبکه LTE مبتنی بر محاسبات لبه با رویکرد تعادل میان تاخیر و قابلیت اطمینان
ایمان عظیمی احمدآبادی - علی اکبر تدین تفت
طراحی و پیاده سازی ژنراتور تولید کننده پالس PFN-Marx فشرده و ماژولار برای تولید پالس 25 کیلوولتی
محمد حسین رنجبر - محمدجواد گل علی پور
Instantaneous Blind Audio Source Separation Using Characteristic Function of Heavy-Tailed Distributions
Kamran Rajabi - Mohammadreza Hassannejad Bibalan - Neda Faraji
Innovative MOEMS Biosensor for Hepatitis DNA Detection Utilizing an Optical Ring Resonator
Hossein Bahramian - Arash Yazdanpanah Goharrizi
Numerical investigation of gain switching in Fano semiconductor lasers
Arash Hodaie - Hassan Kaatuzian - Aref Rasoulzadeh Zali
Holographic Principle Inspired Metal-Only Spoof Surface Plasmon Polariton Leaky-wave Antenna with Circular Polarization
Sajjad Zohrevand - Mohammad Amin Chaychi zadeh - Nader Komjani
بررسی اثر فیدبک نوری بر مشخصه های دینامیکی لیزرهای قفل مد سیلیکونی
محمد شکرپور - محمد حسن یاوری
CNN-LSTM model for Confusion Classification; using Single-Channel EEG
Amirhossein Aran - Zahra Ghanbari - Mohammad Hassan Moradi
ZYNQ Based Real-Time Data Logger with 256 kSPS Sampling using Ethernet Interface
Alireza Eteghad - Ataollah Panahgholi - Esmaeil Najafiaghdam
Exploring the Impact of Machine Translation on Fake News Detection: A Case Study on Persian Tweets about COVID-19
Masood Hamed Saghayan - Seyedeh Fatemeh Ebrahimi - Mohammad Bahrani
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.7.2