完全非线性依赖的(n-1,1)共轭边值问题（英文）

本文利用不动点定理和一些相关格林函数的不等式得到一个依赖于所有低阶导数的(n-1, 1)共轭边值问题正解的存在性.     

基于变式理论的中考微专题复习与思考

近年来,越来越多的"有识之师"认识到按题型简单分类的中考二轮专题复习课的诸多弊端,如以开放探究、图像信息、分类讨论、新定义等题型来分类教学是非常简单化的课型划分,如以新定义题型来设计一节专题复习课,必然"挂一漏万",即使在一节新定义课中精选几道新定义题也可能会使训练的目标和教学主线难以聚焦,往往形似而质异.而另一类着力在形异而质同的微专题教学却得到很多有追求、有思考的老师的喜欢(见参考文献[1]~[3]).本文是笔者基于变式理论研发的一节费马点微专题教学课例,供研讨.     

曲面相机阵列多分辨成像方法

针对现有成像系统因数据冗余而无法兼顾大视场、高分辨、高效性的问题,结合人眼视网膜变分辨成像和并列式复眼成像原理,设计一种多分辨率成像的复合仿生成像系统.该成像系统按照球面和平面兼顾的曲面布局方式,利用11个相机镜头构建相机阵列,组成了四个等级分辨率的子眼拍摄模块.通过物距100 m的远景实验和物距10 m的近景实验发现,该系统在实现高分辨成像的同时,获得总视场达150.8°×37.8°.多分辨率成像实验结果表明,该系统获取的图像的分辨率从中心视场到边缘视场逐渐降低,并且相较于中心清晰全视场成像,四级分辨率成像的拼接图像数据量减少了17.2倍的数据冗余.     

基于图像重组和比特置乱的多图像加密

针对现有多图像加密算法只能同时加密多张同类型同大小的图像,适用范围不广、实用性差等问题,提出一种基于图像重组和比特置乱的多图像加密算法.该算法通过将任意数量、不同大小和不同类型的图像重新组合成新多灰度图,一次完成同时加密,极大提高了加密效率和适用范围.首先,依次提取所有待加密图像像素值重新组合出N张m×n新灰度图,并将其转化成m×n×8N二进制矩阵.然后,采用3D比特置乱方式,对高位页进行行列比特置乱,低位页进行整页比特置乱.最后,进行异或扩散操作,得到密文图像.高低位分开置乱提高了算法的抗噪声能力,最终密文信息熵达到7.999以上,很好地掩盖了明文的统计特性.构造一种新型Logistic与广义三阶Fibonacci级联的混沌系统产生随机序列,增加了初值和控制参数范围,扩大了密钥空间,使其达到8×10^84以上,极大地提高了抗穷举攻击能力.既提高了序列随机性,又同时保留了低维混沌系统的快速性.结合明文哈希值(SHA-256)产生密钥,明文像素值发生微小改变后密文像素值变化率达到0.996以上,极大地提高了的明文敏感性和算法抗选择明文攻击的能力.实验分析表明,提出的多图像加密算法安全性高、实用性强.     

空中目标多波段红外辐射特性描述与仿真分析

针对空中目标在复杂背景下的探测需求,根据实际目标的运动特性,分析目标在飞行高度、飞行姿态角改变时的辐射特点,基于MODTRAN计算得到大气辐射和衰减数据,建立目标的三维模型、热辐射和反射模型,搭建空中目标的红外成像仿真系统.分析和仿真结果表明:在中波波段,目标尾焰的红外辐射比蒙皮强很多,在长波波段,蒙皮的红外辐射比较强,仿真图像的细节比较多,尾焰的红外辐射虽然有所减弱,红外成像效果依旧很好;相同探测条件下,由于位置越高大气越稀薄,探测器的可探测距离会变得比较远.目标红外辐射特性的分析和红外仿真系统的搭建对缩短红外探测器的研制周期和进一步确定探测器波段和系统分辨率等指标提供了参考依据.     

In原子在GaAs(001)表面的成核与扩散研究

近年来,半导体量子点特别是InAs量子点的基本物理性质和潜在应用得到了广泛研究。许多研究者利用InAs量子点结构的改变以调制其光电特性。本文采用液滴外延法在GaAs(001)表面沉积了不同沉积量的In(3 ML、4 ML、5 ML),以研究In的成核机制和表面扩散。实验发现,随着In沉积量的增加,液滴尺寸(包括直径、高度)明显增大。不仅如此,在相同的衬底温度下,沉积量越大,液滴密度越大。利用经典成核理论,计算了GaAs(001)表面In液滴形成的临界厚度为0.57 ML,计算的结果与已报道的实验一致。从In原子在表面的迁移和扩散,以及衬底中Ga和液滴中的In之间的原子互混原理解释了In液滴形成和形貌演化的机理。实验中得到的In液滴临界厚度以及In液滴在GaAs(001)上成核机理,可以为制备InAs量子点提供实验指导。     

2,6-二甲基-3,5-二(吡唑-3-基)吡啶/铜构筑的一维链状Keggin型杂多酸盐的合成、结构及电化学性质研究

以二水氯化铜(CuCl2·2H2O)、硅酸钠(Na2SiO3)、钼酸钠(Na2 MoO4)和2,6-二甲基-3,5-二(吡唑-3-基)吡啶(简写为H2L)为原料,通过水热反应,成功地合成了一个一维链状Keggin型多酸基杂化化合物[Cu2(H3L)2](SiMo12O40).通过X-射线单晶衍射、TGA、IR以及元素分析对该化合物的结构进行表征.测试结果表明,该化合物属于三斜晶系,P-1空间群,晶胞参数a=1.1689(5) nm,b=1.2157(5) nm,c=1.2233(5) nm,α=62.066(5)°,β=62.833(5)°,γ =74.789(5)°,V=1.363 8(10) nm3,Z=2,R1=0.082 4,wR2=0.174 5.电化学分析结果表明该化合物对亚硝酸盐的还原具有良好的电催化效果.     

基于多通道盲识别的自适应光学图像事后处理

为实时恢复天文或空间目标的湍流退化成像,提出一种适应大气湍流动态变化的多通道自适应光学图像恢复方法.以自适应光学校正后不同时刻的目标成像作为多个通道,建立求解系统点扩散函数的线性方程,根据解出的点扩散函数利用超拉普拉斯算法,求解待观测目标的估计值.结果表明:不同时刻的点扩散函数之间存在互质关系,满足多通道盲识别的理论要求.利用建立的线性方程求解出的点扩散函数与原点扩散函数的均方误差在10^-30~10^-27量级,采用超拉普拉斯算法恢复出的目标成像与原始目标之间的均方误差在10^-5~10^-4量级.本文研究为湍流退化图像的实时恢复提供了理论基础.     

基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法

受限于探针针尖结构尺寸,用原子力显微镜进行微纳测量时会产生图像边缘失真.提出了一种基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法,通过迁移学习训练源模型和靶模型实现一维栅格成像恢复.该方法采用数学形态法中的腐蚀算法生成栅格点云数据,通过U-Net网络源模型从点云中提取针尖卷积效应的特征向量,将权重参数迁移至U-Net网络靶模型,靶模型在自适应正则化方法下进行监督学习.实验结果表明,该方法能有效恢复一维栅格的原子力显微镜测量图像,提高横向分辨力,可用于纳米栅格的线宽检测上.