光纤光栅传感器的波长检测系统及其理论分析

理论分析并实验研究了基于光纤光栅滤波调谐技术的光纤光栅传感系统。分析了由于光源光强度波动及光纤扰动而引起的波长测量误差，并给出了减小测量误差的方法。该系统采用应变仪作为读出设备，使测量结果的线性拟合度达0．9995，测量光纤光栅布拉格波长移动的最小分辨率为1．3pm。     

关于一个新数论函数的混合均值

Let p and q be two distinct primes,epq(n) denotes the largest exponent of power pq which divides n.In this paper,we study the mean value properties of function epq(n), and give some hybrid mean value formulas for epq(n) and Dirichlet divisor function d(n).     

一种基于Ca线线指数回归的恒星大气金属丰度估计方法

提出一种基于BP神经网络及Ca线线指数估计恒星大气金属丰度的方法。该方法以从斯隆数字巡天SDSS中恒星光谱以及SSPP给出的参数作为训练样本,其中每条恒星光谱计算16个Ca线线指数,结合其他方法得到的表面有效温度Teff作为输入, 以SSPP得到的金属丰度[Fe/H]作为输出,对训练样本进行重采样后通过训练得到一个人工神经网络,通过该网络可以用来预测恒星光谱的[Fe/H]。通过相关实验表明,提出的方法能够准确而且有效的测量出恒星光谱的[Fe/H]。     

一种新的恒星光谱间距离度量方法：残差分布距离

距离度量是光谱巡天数据处理中的一个重要研究内容,其定义了一种不同光谱间的距离计算方法,以此为基础可进行光谱的分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘等工作。距离度量方法的好坏在一定程度上影响了分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘的效果及性能,同时随着大规模恒星光谱巡天项目的开展,如何针对恒星光谱定义更为有效的距离度量方法成为其数据处理中一个非常关键的问题。基于此问题,在充分考虑到恒星光谱的特点及其数据特征的基础上,提出一种新的恒星光谱间的距离度量方法：残差分布距离。该距离度量有别于传统计算恒星光谱间距离计算方法,利用该方法计算恒星光谱间的距离时,首先将两条光谱归一化到同一尺度下,然后计算对应波长处的残差,以残差谱分布的标准差作为距离度量。该距离度量方法可用于恒星分类、聚类以及恒星大气物理参数测量等应用中。本文以恒星光谱细分类为例来比较检验该距离度量方法,结果表明该方法定义的距离在分类时能更为有效的刻画不同类别光谱间的差距,可以很好的用于相关应用中。同时还研究了信噪比对该距离度量方法的影响：残差分布距离一定程度上受光谱信噪比影响,信噪比越小,对距离的影响越大;在信噪比大于10之后,残差分布距离对分类的影响很小。     

线指数特征空间内恒星光谱离群数据挖掘与分析

大规模光谱巡天将产生海量的光谱数据,为搜寻一些奇异甚至于未知类型的光谱提供了机会,对这些特殊天体的研究有助于揭示宇宙的演变规律和生命起源,巡天数据的离群数据挖掘有助于这些特殊的光谱的发现。利用线指数对光谱数据进行降维能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。提出了基于线指数特征的海量恒星光谱离群数据挖掘及分析的方法,以恒星光谱的Lick线指数作为光谱数据的特征,利用聚类搜寻离群数据的方法在海量光谱巡天数据搜寻离群数据,以此为基础并给出线指数特征空间内离群光谱数据的分析方法。实验结果证明：(1)以线指数作为光谱的特征值能快速的完成对高维光谱数据的离群数据挖掘,可以解决高维光谱数据运算复杂度高的问题;(2)该方法是在聚类结果上进行的离群数据挖掘,能够有效的挖掘出数量较少的发射线恒星、晚M型恒星、极贫金属星、缺失数据光谱等数据;(3)线指数特征空间的离群数据挖掘可以得到线指数特征空间内特殊恒星的发现规则。本文所提出的基于线指数特征的离群数据挖掘及分析方法可以应用到巡天数据的相关研究中。     

恒星低质量光谱的连续谱拟合方法

恒星的连续谱是由于黑体辐射导致的光辐射强度随波长(频率)连续光滑变化的光谱。每条观测到的光谱数据中都会包含连续谱、谱线和噪声。恒星的分类主要是依据光谱的谱线、连续谱的相对强度以及光谱的其他特征。恒星连续谱的分布以及谱线的轮廓是由恒星大气内的物理因素决定的,也可以根据连续谱及谱线对恒星大气的物理参数进行估计。因而处理光谱的主要问题就是提取连续谱,并且通过归一化进行谱线的提取。恒星连续谱提取的算法主要有多项式逼近、中值滤波、形态滤波以及小波滤波等,但是这些方法对于低质量光谱处理的鲁棒性不是很好,因此有必要研究一种新的算法对低质量光谱的连续谱进行提取。在仔细分析恒星低质量连续谱的基础上,提出一种基于蒙特卡罗方法的低质量恒星连续谱拟合方法。该方法对恒星光谱筛选过程中不在范围内的点利用蒙特卡罗均匀分布进行自动插值,让每一个波长都对应一个流量点,然后对这些流量点进行低阶多项式迭代拟合,从而得到连续谱。为了验证算法对不同信噪比的低质量光谱连续谱提取的鲁棒性,利用不同的信噪比在原始光谱中加入不同的高斯白噪声对低质量光谱进行模拟。结果表明蒙特卡罗算法对不同信噪比的低质量光谱的拟合具有较高的精度与较强的鲁棒性。     

猫眼腔激光器的横模变换与频率分裂

为了产生多种激光横模,以前的系统相对比较复杂,而且一般只能产生基横模和低阶横模,很难产生高阶横模,同时也很难观察到模竞争中一个频率抑制另一个频率的变化过程。基于猫眼谐振腔激光器和频率分裂技术,提出了一种新型的激光原理综合实验系统。该系统利用猫眼逆向器作为He-Ne激光器的一个腔镜,通过调节猫眼逆向器中两镜片间距可输出包括基横模、低阶横模、高阶横模在内的十余种典型横模,并可完成纵模、偏振、出光带宽等多种激光基本特性的实验。同时在基横模状态下,利用谐振腔内加入的石英晶体片可实现激光频率分裂及其频差调节。在此基础上又可实现完整的模竞争过程的观察。     

基于猫眼谐振腔激光器的激光基本特性综合实验系统

基于猫眼谐振腔结构的He-Ne激光器,设计了激光基本特性综合实验系统. 使用该系统可以同时实现激光基横模与高阶横模观察、纵模观察、频率分裂及模竞争实验的演示.     

LD泵浦Nd∶YAG微片激光器异常强度噪声研究

针对实验中发现LD泵浦Nd∶YAG微片激光器的三类异常强度噪声,其强度波动幅度达20%~30%,严重影响了系统的稳定性,从理论和实验上对这三类强度噪声的特性进行了研究,包括外部光回馈引入的功率波动,LD异常噪声向固体激光器的传递,端泵浦偏离引起的模式耦合等。就各类噪声来源分别提出了相应的消除方法,抑制了微片Nd∶YAG激光器输出功率噪声,改善了激光输出特性,满足了频差精密测量的需要。     

低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻方法

特殊恒星是金属丰度异常的恒星,其中包含的信息对于研究宇宙起源、太阳系的演变以及生命的演化都有着重要的意义。因此,特殊恒星的搜寻是国内外巡天项目中的重要目标。恒星光谱中包含着恒星的化学成分、物理性质以及运动状态等丰富的信息,它是开展恒星研究的重要依据。恒星的识别、分类以及特殊恒星的发现主要依据的是恒星光谱数据。随着LAMOST和SDSS等国内外大规模数字巡天项目的深入展开,恒星光谱的数据量达到了前所未有的高度,如此大的数据量为特殊恒星的发现提供了强有力的支撑。因此如何利用这些数据快速准确地发现特殊、稀少甚至于未知类型的恒星光谱是天文学研究的重要问题。数据挖掘是结合模式识别、机器学习、统计分析及相关专家背景知识,从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息的技术,其在处理大数据方面有着天然的优势,越来越多的数据挖掘方法被应用到巡天数据处理及分析之中。目前针对特殊恒星搜寻的数据挖掘算法主要包含随机森林、聚类分析以及异常值检测等,但随着巡天深度的拓展,观测的目标越来越暗,进而观测光谱的信噪比也随之变低。低信噪比光谱中存在着大量的无用信息,直接利用相关算法对其进行分析处理得到的结果往往存在很大的偏差。因此,如何从大量低信噪比恒星光谱巡天数据中有效地搜寻出特殊的恒星光谱,是当前面临的一个重要问题。由于低信噪比恒星光谱本身的特点,对于从中搜寻特殊恒星光谱的工作开展较少。为了解决此问题,在仔细研究光谱数据处理方法的基础上,针对低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻,提出了一种以主成分分析（PCA）和基于密度峰值聚类为基础的方法。该方法首先选取O,B,A,F,G,K和M各种类型的高信噪比恒星光谱,进行波长统一和流量插值后,利用主成分分析得到特征光谱;然后利用方差贡献率最大的前几个特征光谱对低信噪比的恒星光谱进行重构得到高信噪比的光谱;最后利用重构之后的高信噪比光谱进行聚类,聚类分析中得到的离群数据即为所要搜寻的特殊恒星光谱。在聚类时,考虑到恒星光谱数据本身的特点,采用了一种基于密度峰值的聚类方法来进行聚类及离群点的挖掘。实验表明,该方法能够在低信噪比的恒星光谱巡天数据中准确地搜寻出数量相对较少的特殊恒星。同时,也可应用于诸如LAMOST、SDSS等各种银河系巡天的光谱数据分析与挖掘中。