非线性激光场中量子噪声之间的耦合效应

用二维气体激光模型对量子噪声的实部和虚部存在耦合的激光场进行了理论分析，通过福克－普朗克方程导出了定态激光光场强度和位相的分布函数，算出了定态激光强度和位相的平均值，方差和偏斜度，与量子噪声的两个分量为独立随机变量的激光场相比，噪声间的耦合极大地改变了激光场强度和位相的涨落，并引起了激光场强度与位相之间的耦合。     

多色高分子薄膜电致发光器件

采用多层高分子发光层和电极层结构实现了在同一ITO基片上产生红、绿、蓝三基色发光。得到电压阈值分别为：蓝色：2．5V,绿色：2．5V,红色：1．8V;发光量子效率：蓝色：2．5％,绿色：1．7％,红色：1．2％：色度坐标分别为：蓝色：(0．16,0．16),绿色：(0．34,0．58),红色：(0．60,0．39)。这种多层薄膜结构可能成为实现高分子彩色发光显示的新途径。     

偏置调幅波调制噪声的单模激光随机共振

采用偏置信号的调幅波调制抽运噪声的单模激光增益模型，用线性化近似方法计算了以e指数形式关联的两色噪声驱动下光强的功率谱及信噪比.结果表明，信噪比随着噪声强度的变化、抽运噪声自关联时间的变化、激光系统参数的变化、载波频率及信号频率的变化均存在随机共振现象. 关键词： 抽运噪声 单模激光 随机共振 调幅波     

介观物理系统中的噪声

描述了介观物理系统中噪声的研究现况. 对热噪声和散粒噪声的物理起源做了详细介绍，热噪声是系统的能态占据数发生涨落引起的，而散粒噪声源于载流子传输的微粒特性. 还介绍了研究噪声的主要理论——散射理论，并给出了其在马鞍形半导体量子线和铁磁/绝缘体/半导体双异质结两种介观系统中的应用，指出了噪声研究的实际物理意义. 关键词： 介观物理 热噪声 散粒噪声 散射理论     

多层介质膜脉冲宽度压缩光栅与超短脉冲作用时的性能分析

基于啁啾脉冲放大技术的超短脉冲激光系统是提供超快、超强激光的重要途径，具有良好输出波形和高损伤阈值的多层介质膜脉冲宽度压缩光栅是获得高峰值功率脉冲激光的关键. 基于傅里叶谱变换方法和严格模式理论，分析了多层介质膜光栅(MDG)在超短脉冲作用下的光学特性. 结果表明，当MDG的反射带宽小于具有高斯分布的入射脉冲的频谱宽度时，-1级反射脉冲呈非对称高斯分布，其前沿出现振荡，并且-1级反射脉冲能量开始剧烈下降. 讨论了MDG结构参数对其反射带宽的影响. 分析了MDG与超短脉冲作用时的近场光分布，对提高其抗激光损 关键词： 脉冲压缩光栅 傅里叶谱变换 模式理论 损伤阈值     

飞秒激光烧蚀LiNbO3晶体的形貌特征与机理研究

采用了不同能量的单脉冲和多脉冲飞秒激光对LiNbO₃晶体进行烧蚀，并刻蚀了表面衍射型光栅.通过扫描电镜和原子力显微镜观察了烧蚀点的形貌特征，首次发现利用单束飞秒激光脉冲对LiNbO₃晶体烧蚀，可以得到超衍射极限的烧蚀点，当聚焦光斑直径约为2μm、能量为170nJ的单脉冲飞秒激光作用时，烧蚀点的直径约为400nm，100nJ，17个脉冲作用时烧蚀点的直径约为800nm.同时可以观察到在能量较低的多脉冲飞秒激光作用下， LiNbO₃晶体呈现出大约200nm周期性分布的波纹状结构.实验结果表明，选择合适参数的飞秒激光脉冲可以对LiNbO₃晶体进行超衍射极限加工，这对于利用飞秒激光制作LiNbO₃基质的微纳光电子器件有十分重要的意义.     

基于半导体光放大器的干涉型器件中噪声特性的分析

分析了基于半导体光放大器(SOA)的干涉仪分别处于“开”、“关”两种工作状态时的输出信噪比及噪声指数,发现当干涉仪处于“开”态时输出信噪比有所恶化,并导出了附加噪声因子的表达式。实验结果进一步证明了理论分析的正确性。     

改进的遥感图像多种信息熵阈值分割算法

给出了一种新的图像信息量的表述方法,提出了五种基于信息熵的科学分割遥感图像的改进方法。用MATLAB对这些算法进行了实验仿真,并进行了算法性能优化。得出了各种不同算法的最佳阈值和耗时,并对它们进行了比较和分析。实验数据表明,新算法较以往的算法在分割效果和速度上都有明显的改善和提高。     

利用1 064 nm激光预处理提高pickoff镜损伤阈值

 激光预处理是提高光学元件损伤阈值的有效方法之一。利用输出1 064 nm基频激光的SAGA激光器，采用光栅刻线式扫描的方式对镀多层高反物理膜的pickoff镜进行了能量周期递增的预处理，验证激光预处理对其损伤阈值的提高效果。结果表明：零几率损伤阈值平均提高38.8%，而50%几率损伤阈值提高了7.6%，经过激光预处理后pickoff镜抗损伤能力较处理前有了一定提高。     

基于时变阈值过程神经网络的太阳黑子数预测

太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化，为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此，提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度，开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力，并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后，将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测，取得了满意的结果，应用结果同时表明：所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高，具有一定的理论和实用价值. 关键词： 太阳黑子数 时变阈值过程神经网络 时间序列预测 泛函逼近