基于SOPC的钢琴调音系统设计与实现

研究了一种基于FPGA的SOPC技术和NIOSII软核处理器的全新设计方法,结合FPGA中数字信号处理的相关技术设计出了一款钢琴调音系统。设计中对采集到的钢琴声音信号进行FFT、FIR等处理,提取出基波信号,然后对信号基频进行测量,并直观显示被测频率与标准频率之间的差异,从而调整琴弦,达到调音目的。     

光纤参数对长周期光纤光栅谐振波长的影响

从光栅周期、折射率调制深度、包层半径和芯层半径对长周期光纤光栅的谐振波长的影响进行了研究。这些结果对于选择合适的光纤合理设计光栅周期以增加其敏感性具有一定的意义。     

长周期光纤光栅折射率特性仿真的新方法

基于长周期光纤光栅的模式耦合机理,提出一种快速模拟长周期光纤光栅折射率特性的方法。该方法在计算包层模式的有效折射率时分开计算,在环境折射率小于包层折射率时采用二分法和分步搜索法结合计算包层模式的有效折射率,在环境折射率大于包层折射率时采用Nelder-Mead加分步搜索法求解包层模式的有效折射率。在应用谐振波长的决定式求解与环境折射率的匹配的谐振波长时,采用变区间应用二分法求解而不是传统的逐步搜索法求解谐振波长。数值结果与实验结果做了对比,两者基本一致。实践证明,该方法方便快捷,比一般的方法速度提高7倍以上。     

倾斜光纤光栅谱特性

基于倾斜光纤光栅耦合模理论,采用数值分析法研究了前后向导模耦合时倾斜角度和调制深度对倾斜光纤光栅反射谱的影响,以及导模和辐射模耦合时针对不同的入射光偏振态在倾斜角度、调制深度、光栅长度等不同时倾斜光纤光栅透射谱(或反射谱)的特性.研究结果表明,在前后向导模耦合时,不同偏振态入射光的光谱几乎相同;而对于辐射模耦合,由于反射谱的包络受消光系数的调制,而不同偏振态入射光的消光系数不同,并且倾斜角度越大不同偏振态的入射光的消光系数差别越大,故在研究辐射模耦合时需要将偏振态予以考虑.     

长周期光纤光栅耦合系数的研究

对均匀长周期光纤光栅（LPG）芯层导模间的耦合系数和芯层导模与包层模间的耦合系数进行了详细的研究。这些研究对长周期光纤光栅在实际应用中的设计具有一定的指导意义。     

机器人实践教学的探讨和优势

机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的智能仪器。机器人实践教学在学习上充分渗透了研究性学习的思想,实践性非常强。初步机器人教学实践措施表明,在电子信息类专业积极开展机器人实践教学,有助于培养和提高学生的实践和创新能力,有助于促进实践教学改革。     

镀膜长周期光纤光栅耦合系数的研究

给出了镀膜长周期光纤光栅芯层模式和包层模式耦合的耦合系数的详细表达式,应用此表达式对镀膜长周期光纤光栅的耦合系数的特性进行了较为详细的研究。研究发现:1)同次模式的耦合系数随薄膜厚度变化而变化,在某些厚度下,奇次模式耦合的耦合系数与偶次模式耦合的耦合系数几乎相等;2)在某些厚度处,交流耦合系数会有跳变发生;3)交流耦合系数随环境折射率的变化而变化,并且当环境折射率靠近光纤包层折射率时交流耦合系数会有急剧跳变发生。     

倾斜光纤光栅谱特性

基于倾斜光纤光栅耦合模理论,采用数值分析法研究了前后向导模耦合时倾斜角度和调制深度对倾斜光纤光栅反射谱的影响,以及导模和辐射模耦合时针对不同的入射光偏振态在倾斜角度、调制深度、光栅长度等不同时倾斜光纤光栅透射谱(或反射谱)的特性.研究结果表明,在前后向导模耦合时,不同偏振态入射光的光谱几乎相同;而对于辐射模耦合,由于反射谱的包络受消光系数的调制,而不同偏振态入射光的消光系数不同,并且倾斜角度越大不同偏振态的入射光的消光系数差别越大,故在研究辐射模耦合时需要将偏振态予以考虑.     

矩形折射率调制型薄膜长周期光纤光栅特性研究

镀膜长周期光纤光栅传感器是目前光纤光栅传感研究的一个热点,但关于此类传感器模型的全面的理论分析目前还很少。本文基于严格的四层模型,从理论上对芯层折射率调制为矩形波调制的薄膜长周期光纤光栅的特性进行了详细的分析。在充分考虑材料色散对光纤芯层和包层的影响后,对薄膜参数、占空比和环境折射率的变化对镀膜长周期光纤光栅的谱特性的影响进行了数值研究。研究结果表明,薄膜参数对透射谱有重要影响,合理设计薄膜厚度可以获得较佳的损耗峰。研究还发现,镀膜后占空比对透射谱的影响减小,而对环境折射率变化的敏感度增加。在占空比为0.5时光栅具有最大的损耗峰值。     

用粒子群优化算法设计光纤布拉格光栅

用粒子群优化(PSO)算法对二元相位取样光栅进行优化设计.实现了利用二元相位取样光栅对多信道色散和色散斜率的同时补偿.设计得到的二元相位取样光栅的反射谱各信道均匀,时延线性好,带宽、色散量和色散斜率可以根据实际的光纤类型来调整,对折射率调制要求较低.由于只有π相移,因此其制作比多级相位取样光栅相对简单.与其他优化方法相比,粒子群优化算法具有简单、收敛速度快等优点.