低频标准真空涨落的测量

采用自平衡零拍方案, 对低频段的标准量子真空涨落进行了测量. 实验确定了该系统的饱和光功率约为3.2 mW. 在10 Hz–400 kHz的频率范围内, 系统的共模抑制比平均为55 dB, 在100 Hz处高达63 dB, 对激光经典技术噪声具有很强的抑制作用. 当入射光功率为400 μ W 时, 真空涨落噪声达到11 dB. 此低频量子真空噪声探测系统可广泛应用于量子计量和量子光学等研究领域.     

基于零拍探测和压缩真空光输入增强Sagnac效应

利用量子技术增强Sagnac效应提高陀螺输出精度具有重要的研究意义, 是实现全自主导航的重要途径. 以相干态激光作为输入光源的光学陀螺因真空零点波动使其输出精度限制于散粒噪声极限而难以提高. 为减小真空波动的影响, 提出在激光输入的分束器的另一输入端输入压缩真空光并结合平衡零拍探测技术的方法增强Sagnac效应. 理论分析表明Sagnac效应性能得到有效提升: 干涉输出的灵敏度检测极限和动态范围均随着压缩程度的增加而呈指数级增长. 该方法只需对经典光学陀螺做少量改动就可实现, 是提高光学陀螺输出精度的一种新方法.     

稀疏阈值的超分辨率图像重建

为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。     

低能C36团簇在金刚石(100)晶面沉积时的影响因素

"使用Brenner-LJ拟合势描述了金刚石与C36团簇原子间的相互作用,并用分子动力学模拟的方法研究单个C36(D6h)在金刚石(100)晶面的沉积机制．通过仿真实验分析了C36团簇的入射能量、入射点位置、入射姿势、入射角度等因素对其成核初期化学吸附过程以及沉积后其稳定性的影响．研究发现：由于C36入射点位置及入射姿势的不同,其在金刚石(100)晶面沉积时的沉积阈值最小值为20 eV,最大值为60 eV;在入射角不超过60o斜射时,由于水平运动分量的存在,C36可能翻滚及平滑至成键能量较小的区域后再成键     

三电极电致膜阴离子抑制器的构建

制作了一个三电极电致膜抑制器,考察了加电方式、串连电阻阻值、电极间距对改善噪声的影响。相较于传统两电极抑制器,优化得到的三电极抑制器在抑制CO_3~(2-)-淋洗液时在噪声(～2.5倍)和信噪比(2.5～3.6倍)方面皆有一定程度的改善;所得三电极抑制器稳定性好,可与离子色谱结合后检测饮料中6种常见阴离子含量。     

高压直流断路器测控装置的设计与试验分析

直流输(配)电是目前电网发展的趋势,而高压直流断路器的研发是影响其发展的关键技术之一。测量与控制装置的研究是高压直流断路器的研发要点。采用高压电力电子器件,DSP+FPGA相结合的控制方式,对其测控装置进行研究分析,提出了区间阈值的控制方法及相应的控制时序,从高压直流输电、能源多样化的发展需求入手,将机械开关和固态开光相结合,设计了一套混合式高压直流断路器样机。通过对样机进行合分闸试验及故障分闸试验,证明了所研制的高压直流断路器样机具有分闸动作快,限弧能力强,动作一致性好等优点。     

高速串行数据链路中基于相位噪声时钟抖动测量

传统并行数据通信随着速度的增加,传输时延已难以准确控制,使得高速串行数据传输成为通信的主要方式,当数据速率超过Gb/s水平,时钟信号引入的抖动已成为系统抖动的主要成分,低数据速率抖动分析技术已难以满足要求,相位噪声测量技术在高速串行数据链路抖动分析中提供了解决方案,文章从原理上论述了相位噪声与抖动的关系,以实例给出了通过相位噪声测量间接测量抖动的工程计算方法。     

空间关联白噪声影响下小世界神经元网络系统的同步动力学

以电耦合的Terman-Wang小世界神经元网络系统为研究对象, 研究了空间关联白噪声影响下神经元网络系统的同步动力学. 首先将动力学平均场近似理论扩展到受空间关联白噪声影响下的小世界网络系统中, 将描述网络系统动力学演化的2N维随机微分方程简化为11个确定性的矩微分方程. 其次, 基于动力学平均场近似理论所推导的矩方程, 讨论了空间关联噪声、网络结构参数对神经元网络系统同步动力学的关键影响, 发现较大的噪声空间关联系数、耦合强度及节点平均度均对神经元网络系统同步放电具有积极作用. 进一步地, 利用计算机仿真数值模拟原神经元网络系统的同步动力学, 并与基于动力学平均场近似理论所得到的结果进行比较, 发现二者具有较好的一致性.     

基于统计特性的激光雷达距离像噪声抑制算法

激光成像雷达在工作时会受到噪声干扰,因此需要滤除距离像中无法反映真实信息的异常点。根据激光成像雷达距离像噪声的分布,推导出距离像中非异常值的分布特性,并提出了一种距离像异常值的判定条件。将判定条件表示为小范围内抽样分布的函数,利用稳健统计中的中位值法可估算出判定条件的取值,从而可以移除异常点得到噪声抑制后的距离像。利用该算法分别对激光雷达距离像进行仿真和实际获得的激光雷达距离像进行处理并进行数学分析,并与中值滤波进行了比较,结果表明基于统计特性的噪声抑制算法同时具有很强的噪声抑制能力和保护目标细节信息能力,可以满足激光成像雷达距离像噪声抑制的要求。算法充分利用了激光成像雷达较高的测距精度,可以应对多种场景下的需求,具有很强的实用性。     

移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。