Vertical flow apparatus for enhancement and efficient collection of Raman signal

To improve the signal‐to‐noise (S/N) ratio of Raman spectra, we developed a sample flow system in a vertical flow apparatus (VFA). The VFA consists of a brass plate with a drilled pinhole, cover slip on the brass plate, circulation pump, and reservoir. The sample solution flows through a gap between the brass plate and cover slip, spouts from the pinhole, and forms a laminar flow column. The sample column and surrounding air, respectively, serve as the core and cladding of an optical fiber that confines both excitation beam and scattered light owing to the total reflection at the core–cladding interface. The VFA enabled the enhancement and efficient collection of the Raman signal. The VFA with a 0.2‐mm pinhole produced a 12.0‐fold enhancement of the non‐resonant Raman signal of H₂O compared to that measured using a capillary, and the S/N ratio exhibited a 4.1‐fold enhancement. The signal count was inversely proportional to the square of the pinhole diameter (φ), possibly owing to the dependence on the density of the electromagnetic energy of the excitation beam in the sample column. The S/N ratio was inversely proportional to φ because the signal enhancement was accompanied by an increase in the photon shot noise. The VFA also produced a 4.9‐fold enhancement of the resonance Raman signal of Congo red, although the enhancement factor was smaller than that in the non‐resonant Raman measurement. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于自适应EKF的弱GNSS信号跟踪算法

弱GNSS信号跟踪技术是卫星导航接收机关键技术之一,跟踪技术的好坏将直接影响卫星导航接收机在弱信号条件下的跟踪性能;在动态环境和先验信息不充分的情况下,由于扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计使其不能满足要求,针对此不足引入一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的信号跟踪算法;该自适应滤波算法能够实时监测残差或滤波器新息的动态变化,来修正观测噪声方差和状态噪声方差,以此调整滤波器增益,观测值和控制预测值在滤波结果中的权重;理论分析和结果表明,该算法能够充分利用观测信号的统计特性,克服了传统EKF算法不足,获得更好的跟踪性能。     

基于功率谱收敛的低压电力载波信道中的噪声检测与建模

在低压电力线载波信道中,复杂的噪声特性是阻碍低电压电力线载波通信广泛应用的主要原因之一。因此,准确的噪声模型对于设计和优化电力线通信系统具有重要意义。为了得到更加准确噪声模型,给出一种等效背景噪声和功率谱收敛算法。通过对多组拟合参数的求解,并以归一化理论和噪声特性为基础,实现功率谱收敛算法对准确噪声模型的搭建。通过低压电力线信道噪声分析,验证了功率谱收敛算法在噪声模型中应用的可行性。     

光纤激光经过模清洁器后的强度噪声分析

对1560 nm单频光纤激光光源通过一个光学模清洁器后的强度噪声进行了分析研究.实验观察到模清洁器虽然对于激光的高频强度噪声有明显的抑制作用,但强度噪声特性随频率呈一定周期变化,且在低频处模清洁器对强度噪声有放大作用.本文认为这是由于模清洁器具有类似于光纤延迟线的时延效应,将激光源的部分相位噪声转化为强度噪声.通过理论分析,由相位噪声转化的相对强度噪声幅度与激光相干时间、模清洁器的平均延时参数以及分析频率相关.分析结果与实验测量结果符合良好.此外,通过在光路中加入声光调制器进行反馈调制,激光的线宽从26 kHz压窄至16 kHz,模清洁器的锁定质量明显提高,经过模清洁器后的激光强度噪声有所减小,与理论相符.该结果进一步证实了由相位噪声转化而来的强度噪声与模清洁器的锁定质量无直接关系.通过该研究,完善了光学模清洁器对激光的噪声抑制模型.     

基于多角度无透镜傅里叶变换数字全息的散斑噪声抑制成像研究

在数字全息成像中,散斑噪声严重影响了再现像的信噪比和成像分辨率,因此为了提高数字全息成像质量,迫切需要抑制再现像的散斑噪声.分析并给出了矩形散射光斑的强度协方差,定量计算了特定实验条件下产生退相关散斑图样的最小角度差.结合透镜的性质设计并搭建了多角度无透镜傅里叶变换数字全息成像系统,利用光纤端面在透镜焦平面的二维机械移动代替传统反射镜的旋转,使照明光束在不改变照明位置和大小的同时,可任意改变光束方向.移动光纤端面使多角度照明满足最小角度差,获取了81幅数字全息图.利用单次快速傅里叶逆变换实现数值再现,对多幅再现像的强度像求平均,实验结果表明散斑对比度降低为单幅再现像的14.6%,使图像信噪比提高了6.9倍.该抑制散斑的多角度数字全息成像方法有效的抑制了散斑噪声,且成像光路结构简单,可操作性强.     

集体噪声信道上带身份认证的无信息泄露的量子对话协议

在集体噪声条件下提出三个带身份认证的量子对话协议,两个量子对话协议分别用于抵抗集体消相干噪声和集体旋转噪声,另一个用于同时抵抗这两种集体噪声.通信双方通过广义幺正变换将自己的秘密信息编码到量子态中;并根据自己的秘密信息和携带秘密信息的粒子的初末两量子态,便可推知对方的秘密信息实现量子对话.协议的效率、安全性和无信息泄露等性能分析表明了协议的有效性.     

非各态历经噪声的产生及其应用

用n阶时间导数噪声作为内部热噪声驱动自由粒子运动时,若该噪声所对应的非各态历经强度b?=0,且系统初始处于热平衡,则此时系统的长时稳态速度可以作为非各态历经噪声使用.非各态历经噪声具有谱密度在零频处发散的特点,一维半无界耦合简谐振子链对与之相连的气体分子的作用具有非各态历经噪声的特点,是非各态历经噪声的实例.最后将非各态历经噪声作为外噪声驱动倾斜周期势中的粒子运动,系统出现扩散指数α2的超弹道扩散现象.同时发现系统的速度分布将呈现出迁移态和锁定态两种不同状态,并且处于迁移态的粒子的速度分布为双峰.迁移态中双峰的出现是一种比较新奇的现象.     

基于量子阱结构的混合型白光有机发光器件

以荧光材料BePP2结合量子阱作为蓝光发射层,磷光材料GIrl和R-4B掺入到混合双极性主体材料CBP∶Bphen中分别作为绿、红发光层并且在红绿发光层中引入间隔层TPBI,组合得到发白光的混合型有机发光器件。其中量子阱是以BePP2作为势阱、TCTA为势垒。结果表明:当势垒层数为2时,器件的最大发光亮度和电流效率分别为21 682.5 cd/m2和23.73 cd/A;当电压从7 V增加到14 V时,色坐标从(0.345,0.350)变化到(0.340,0.342)。与无量子阱结构的参考器件相比,势垒层数为2的器件的最大功率效率为8.07 lm/W,色坐标变化相对最小为±(0.005,0.008),还有一个高的显色指数83。     

宽带光参量放大过程中的转换效率提升

建立了宽带光参量放大数值模拟平台,并基于此对宽带光参量放大系统的能量转换效率提升进行优化设计,根据模拟计算结果可以对实验中能够达到的最优化能量转换效率进行预判。建立了验证实验平台并进行了实验,研究并攻克了实验中遇到的参量荧光抑制、信号光,泵浦光空间精确匹配、脉宽精确匹配、时间波形整形等关键技术难点。在抑制参量荧光的同时实现了宽带光参量放大过程能量转换效率的提升,在单级宽带光参量放大过程中获得了30%的能量转换效率。     

初始模型对含噪动态光散射数据正则化反演结果的影响

分别采用最小模型矩阵、最平坦模型矩阵、最光滑模型矩阵作为初始化模型,对加入5种不同水平随机噪声的90nm窄单峰、90nm宽单峰和250nm窄单峰、250nm宽单峰颗粒体系的模拟分布进行了正则化反演,并对反演结果进行比较。结果表明:当噪声水平为0时,正则化初始模型的选择对反演结果没有明显影响。随着噪声水平的增加,采用三种初始化模型反演得到的峰值误差和粒度分布误差都随之变大,但采用最平坦模型和最光滑模型反演得到的峰值和粒度分布误差明显小于采用最小初始模型的反演误差。当噪声水平大于0.01时,选择最平坦初始模型获得的粒度分布结果优于采用最光滑初始模型和最小初始模型获得的结果,而采用最光滑初始模型反演得到的峰值优于最平坦初始模型和最小初始模型的反演峰值。因此,采用正则化算法处理含噪动态光散射数据时,为得到最优的粒度分布信息,宜采用最平坦初始模型,若需要获取最准确的峰值信息,则应选择最光滑初始模型。