基于目标在回路的三路光纤传输激光相干合成实验

实验验证了一种利用目标回光在远场实现相干合成的技术——目标在回路技术.建立了目标在回路相干合成的物理模型,利用可同时调整光程和光束倾斜的自适应光纤光源准直器,同时补偿合成光束间的平移和倾斜相差,实现了基于目标在回路的三路光纤传输激光间相干合成,获得了接近理想情况的合成效果.文章为在实际大气环境中实现多路相干组束的长距离传输提供了参考.     

平流扩散差分方程的新正定性重整化方案设计和试验

质量守恒是平流扩散差分方程所必须满足的基本性质,但是由于差分格式不具有正定性(positive-definite),因此在积分过程中负质量的产生会导致总质量不守恒.针对这一问题,本文从负质量产生的物理意义出发,提出了一个简单有效的新正定性重整化方案,通过点源平流扩散试验表明,该方案不但解决了平流扩散差分方程的正定性问题,同时保证了总质量守恒性.与WRF模式中采用的"重整化方案"相比,具有物理含义清楚、并且简单易行的优点.     

基于径向小波神经网络的混沌系统鲁棒自适应反演控制

设计了一种具有自适应性和鲁棒性的反演控制律, 实现了对含有系统不确定性的类Rossler系统的控制. 首先通过小波神经网络辨识系统的非线性部分, 将系统转化为含有结构不确定性和参数不确定性的参数化模型; 然后, 对于系统中的参数不确定性, 设计自适应控制律, 在线估计未知参数; 对于系统中的结构不确定性, 设计鲁棒控制律, 使得系统具有鲁棒性. 最后, 通过仿真实现, 验证了以上控制方法的有效性.     

汉语降频助听算法的实验分析与改进

降频助听算法是改善听障患者声音辨识能力的最安全有效的方法. 本文以主观测试实验为手段, 通过分析当前算法的声音识别能力的不足, 提出一种自适应慢放降频算法. 算法结合慢放算法和频移算法的优点, 并能根据信号的频谱结构, 自适应调整慢放因子, 降低时域不同步性. 并且, 通过分析含噪信号和噪声信号的频谱关系, 提出一种噪声下的慢放因子评估方法. 实验结果显示, 同其他降频算法相比, 该算法可以提高15%到20%的识别率. 在对听障患者的测试中, 同传统的助听设备相比, 平均识别率也获得显著改善.     

一类分数阶混沌系统的自适应同步

针对一类分数阶混沌系统的同步问题,基于分数阶系统的类Lyapunov稳定性理论,设计了一种新的自适应同步控制器以及控制增益系数自适应律.与现有结果相比,该方法具有控制器结构简单、控制代价小以及通用性强等特点,可适用于大部分典型的分数阶混沌系统.最后,数值仿真结果验证了所提方法运用于分数阶混沌系统同步研究的有效性.     

带未知扰动的多涡卷混沌系统修正函数时滞投影同步

研究了带有未知外部扰动的不同多涡卷混沌系统修正函数时滞投影同步问题. 基于Lyapunov稳定性理论, 采用模糊自适应控制的方法设计自适应同步控制器及参数的更新规则. 该控制器在实现混沌系统修正函数时滞投影同步的同时对外界扰动的变化能保持较好的稳定性. 数值仿真的结果进一步验证了该方法的有效性.     

自适应多光谱光声成像技术研究

光声成像技术是利用激光照射组织产生超声波成像的新型医学影像技术.在传统光声成像中,由于组织体内复杂的成分与环境会对入射光波产生较大的扰动而导致波前畸变、图像分辨率下降,从而降低诊断的准确性.为了克服这一影响,本文提出了一种自适应多光谱光声成像技术.该技术利用自适应光学技术可有效地降低组织对光波扰动的影响,提高系统成像分辨率与图像对比度.此外,该系统还融合了多光谱成像技术,可在多种波长下对目标成像,从而更好地进行组织结构识别、组分分析等.实验结果表明,该系统十分适用于复杂的生物组织光声成像,可极大地增强光声成像性能,在生物医学领域具有广阔的应用前景.     

大气湍流光学参数分析

利用两种不同大气湍流结构常数模型,讨论了不同高度的湍流对大气湍流光学参数的影响。通过理论计算得出:相干长度和对数振幅起伏方差主要由低层大气湍流决定,而等晕角、倾斜等晕角、格林伍德频率和泰勒频率由对流层顶附近的高层湍流决定。分析了垂直高度30 km以下的3部分大气湍流对等晕角的贡献比例,在给定的不同强度湍流下,对流层顶附近的高层大气湍流贡献比例都大于25％,而低层大气湍流的贡献比例都小于3%。     

自适应模拟退火遗传算法在薄膜厚度及光学常数反演中的应用

准确的测量薄膜的厚度和光学常数,在薄膜的制备、研究和应用中都是十分重要的。借助Cauchy色散模型,通过薄膜透过率测量曲线,用改进的自适应模拟退火遗传算法对透过率曲线进行全光谱拟合,从而反演得到薄膜的厚度和光学常数。对由电子束蒸发制备的TiO2单层膜和SiO2/TiO2双层膜的厚度和光学常数进行了测量计算。实验结果表明,计算得到的光学参数与实测结果相一致,厚度误差小于2nm,在560nm波长处折射率误差小于0.03。     

基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建

超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音.