単一光子レベル分散フーリエ変換：ノイズ駆動型の非線形ダイナミクスの超高感度特性評価

分散型フーリエ変換は、時間ドメイン信号から光学スペクトルを直接抽出できる特性評価手法であり、信号スペクトルのリアルタイム特性評価へのアクセスを提供します。ただし、これらの手法は感度と動的範囲の制限に悩まされており、特別なアプリケーションでの使用を妨げています。ここでは、単一光子検出器を使用した分散性フーリエ変換ベースの特性評価に対する新しいアプローチについて報告します。特に、信号処理のための相互情報分析を活用することにより、このアプローチを実験的に開発し、標準的な分散フーリエ変換検出および統計ツールとのパフォーマンス比較を保持します。よく知られている変調不安定性プロセスから生じるノイズ駆動の非線形ダイナミクスの分析と比較を適用します。この分散型フーリエ変換アプローチにより、相互の情報メトリックにより、変調不安定性誘導スペクトル広がりに関連する変動についての洞察を得ることができることを実証し、超高速フォトセクターベースの分散フーリエ変換と比較して定性的に類似した署名を提供しますが、信号品質とスペクトルの改善解像度（午後53時まで）。この手法は、本質的に無制限のダイナミックレンジを提供し、非常に敏感で、フェムトワットの下に感度が到達します（通常、超高速分散型フーリエ変換よりも4桁優れています）。この方法は、ノイズ駆動型の（自発的な）周波数変換プロセスに関する洞察を得るために実装できるだけでなく、弱いコヒーレント光学フィールドによって播種された一貫性のないダイナミクスを特徴付けるために活用されることを示します。

Dispersive Fourier transform is a characterization technique that allows directly extracting an optical spectrum from a time domain signal, thus providing access to real-time characterization of the signal spectrum. However, these techniques suffer from sensitivity and dynamic range limitations, hampering their use for special applications in, e.g., high-contrast characterizations and sensing. Here, we report on a novel approach to dispersive Fourier transform-based characterization using single-photon detectors. In particular, we experimentally develop this approach by leveraging mutual information analysis for signal processing and hold a performance comparison with standard dispersive Fourier transform detection and statistical tools. We apply the comparison to the analysis of noise-driven nonlinear dynamics arising from well-known modulation instability processes. We demonstrate that with this dispersive Fourier transform approach, mutual information metrics allow for successfully gaining insight into the fluctuations associated with modulation instability-induced spectral broadening, providing qualitatively similar signatures compared to ultrafast photodetector-based dispersive Fourier transform but with improved signal quality and spectral resolution (down to 53 pm). The technique presents an intrinsically unlimited dynamic range and is extremely sensitive, with a sensitivity reaching below the femtowatt (typically 4 orders of magnitude better than ultrafast dispersive Fourier transform detection). We show that this method can not only be implemented to gain insight into noise-driven (spontaneous) frequency conversion processes but also be leveraged to characterize incoherent dynamics seeded by weak coherent optical fields.