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设计了中心波长在825 nm、有效带宽在600 nm~1100 nm的超宽带啁啾镜对,色散补偿量目标值为-100 fs2。配对设计的啁啾镜对有效抑制了单个啁啾镜的色散振荡,啁啾镜对色散振荡幅度的最大值为50 fs2,用设计制作的啁啾镜对进行色散补偿,用频率分辨光学开关测量装置对脉冲进行测量。将10.3 fs的超短脉冲通过0.5 mm厚的LBO晶体,色散效应导致脉冲展宽,半峰值处的全宽度为39.6 fs,实验结果表明,经过啁啾镜对一次色散补偿后的脉冲形状,半峰值处得全宽度为11.6 fs;脉冲经过2次补偿后,脉冲被压缩到10.7 fs。 相似文献
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M矮星是银河系中最普遍的恒星,它们的运动状况能提供银河系演化的线索,视向速度(RV)是反映M矮星运动状况的重要参数之一。我国的大科学工程LAMOST巡天项目已经获得了数十万M型星光谱,测量这些恒星的视向速度需要自动、高效的程序。计算M矮星视向速度的一般方法是将观测光谱与模板光谱进行交叉相关得出。然而在实际处理过程中,由于本质上的不同或者噪声的影响,一些观测光谱和模板光谱错误匹配,从而使得这些光谱的视向速度测量产生偏差。为了减少噪声等因素的影响,对于信噪比较高、但局部有较强噪声的光谱,采用统计与经验特征相结合的方法选取光谱中的有效特征段、避开噪声污染的波段计算M型星的视向速度。利用该方法对LAMOST DR3 M型星星表中的部分实测光谱测量了视向速度,将之与APOGEE星表中的对应视向速度进行了对比。结果表明该方法有效地减少了局部噪声对视向速度的影响,提高了视向速度测量的准确率。 相似文献
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大规模光谱巡天项目如LAMOST等产生了海量极具研究价值的观测数据,如何对此数量级的数据进行有效的分析是当前的一个研究热点。聚类算法是一类无监督的机器学习算法,可以在不依赖于领域知识的情况下对数据进行处理,发现其中的规律与结构。恒星光谱聚类是天文数据处理中一项非常重要的工作,主要对海量光谱巡天数据按照其物理及化学性质分类。针对LAMOST巡天中的早M型矮恒星的光谱数据,使用多种聚类算法如K-Means,Bisecting K-Means和OPTICS算法做了聚类分析,研究不同聚类算法在早M型恒星数据的表现。聚类算法在一定程度依赖于其使用的距离度量算法,同时研究了欧氏距离、曼哈顿距离、残差分布距离和上述三种聚类算法搭配下的表现。实验结果表明:(1)聚类算法可以很好地辅助分析早M型矮恒星的光谱数据,聚类产生的簇心数据和MK分类吻合得非常好。(2)三种不同聚类算法表现不尽相同,Bisecting K-Means在恒星光谱细分类方面更有优势。(3) 在聚类的同时也会产生一些数量较少的簇,从这些簇中可以发现一些稀有天体候选体,相对而言OPTICS适合用来寻找稀有天体候选体。 相似文献
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对一维掺杂光子晶体嵌入负介电常数材料和负磁导率材料中缺陷模的透射性质进行了研究.利用转移矩阵方法,分别计算了负介电常数材料和负磁导率材料的反射相位谱和一维掺杂光子晶体的透射相位谱.研究发现,在特定条件下,负介电常数材料和负磁导率材料的反射相位以及一维掺杂光子晶体的往返透射相位之和是0或者2π的整数倍.这样的研究结果表明,在满足一定的条件下,一维掺杂的光子晶体嵌入负介电常数材料和负磁导率材料中后,无论杂质的厚度多大,在光子带隙中仅出现一个缺陷模.而且,由于负介电常数材料和负磁导率材料性质的限制,单个缺陷模的品质因子会大大提高. 相似文献
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在微分系统(Ⅰ)为极限圆型的一个判别准则的基础上,考虑了微分系统(Ⅱ),并主要采用上、下解法进一步讨论了(Ⅰ)为极限圆型的另一个判别准则,并得到了相关结果. 相似文献