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7 – 薄膜铌酸锂的量子光子学 Neil Sinclair 1,2 和 Marko Lon č ar 1
2 加州理工学院物理、数学和天文学分部及量子技术联盟 (AQT)，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 状态 光子具有许多有利于实现量子技术的特性 [1]：它们存在于环境条件下，通常不受环境噪声的影响，并且在一定程度上可以轻松产生、操纵和检测。由于它们还可以长距离传播而不会造成重大损失，因此单个光子非常适合量子密钥分发，旨在利用量子不确定性来保护远距离各方之间的消息。然而，光子的这些特性也为实现需要单个光子之间确定性相互作用的量子技术带来了挑战，例如用于光子量子信息处理。集成光子学将在实现长距离（例如全球）、中距离（例如城域或房间大小）和短距离（例如芯片间或芯片内）量子网络中发挥关键作用。但是，用于量子技术应用的光子学平台的性能需要比传统应用的要求好得多，并且在某些方面与传统应用的要求有所不同。例如，量子光子学平台需要：（i）超低损耗，以保存脆弱的量子态；（ii）能够精确控制光子的时间和光谱分布；（iii）允许快速、低损耗的光开关路由量子信息；（iv）能够在可见光和电信波长下工作，这两个波长下有许多单光子源和量子存储器工作，并且存在低损耗光纤；（v）具有强非线性，可高效地进行频率上变频和下变频、量子转导和纠缠光子对生成；（vi）允许集成光电探测器和操作电子设备。领先的集成光子平台硅和氮化硅由于缺乏二阶非线性而无法满足这些要求，这限制了它们的功能 [1]。虽然可以通过晶体改性或异质集成来解决这一问题，但仍需观察其中涉及的权衡因素，例如效率和可扩展性。薄膜铌酸锂 (TFLN) 已成为一种有前途的量子光子平台。LN 对光子透明（带隙约为 4 eV），具有强大的电光 (EO) 效应，允许使用微波快速改变光的相位，并且具有较高的二阶光学非线性，可通过铁电畴调制（即周期性极化）进行设计 [2]。重要的是，4 英寸和 6 英寸 TFLN 晶圆最近已实现商业化，这激发了人们对这一令人兴奋的材料平台的兴趣。
增强弥漫性相关光谱脉冲脑血流信号，并具有近红外光谱光谱学
将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率，并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流（CBF）变化之间的关系。9，10最近，我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号（PCBF I）来量化颅内压（ICP），临界关闭压力（CRCP），脉冲指数（PI）和脑抗血管抵抗指数（CVR I）的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰，并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz，速率太低，无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声，增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复，我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子，因此NIR的SNR比DCS的SNR（19，20）好得多，允许测量脉冲血容量波形，并在长SDSEP（≥3cm）处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是，我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源，可穿戴和无线NIRS设备，具有低噪声等效功率（NEP <70 fw∕P Hz），能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术（PPG）的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep（Nirs-Pppg）的速度吸收性（NIRS-PPG）与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度（PPG），从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究，通常包括PPG波轮廓的振幅，潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法，这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性，以获取有关心血管态的信息，并揭示了特定特征与皮肤血管衰老，刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析，以表征大脑血管，并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外，当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时，31 - 33，我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开，并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献，以及它的首次衍生物[D（NIRS-PPPG）[D（NIRS-PPPG）/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR，同时准确匹配DCS脉冲流，使我们能够在心脏频率下估计PI，CRCP和CVR I。为了验证该模型，我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者，并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型，该原型在1064 nm处运行，并采用了超导纳米型单杆探测器（SNSPD）。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加，而标准DCS技术，17，使我们能够在较大的分离处解决PCBF I，并使用较低的心脏门控平均。，我们对受试者进行了NIR和DCS测量，同时执行改变脑和系统生理的标准任务，并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。