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本文设计了一种梯形的周期极化掺镁铌酸锂(PPMgLN)波导,并通过在传播方向上引入温度梯度来拓宽其倍频(SHG)过程的泵浦光源可接收带宽。通过有限差分的光束传输法,计算波导的有效折射率,并进行波导尺寸的设计。结果表明,通过改变梯形波导不同位置的温度,使其形成一个温度梯度,可拓宽泵浦光源的波长可接收带宽。本文所设计的PPMgLN波导最大泵浦光源可接收带宽为C波段,即1 530~1 565 nm,该波导可倍频C波段,得到输出波段带宽为765~782.5 nm,温度调谐范围为30~150 ℃。 相似文献
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近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献
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化学工业生产中,用氢气为还原剂,通过选择性加氢可以制备多种重要化学品。5-羟甲基糠醛是重要的生物质基平台化合物,而5-甲基糠醛是用途广泛的化学品。由5-羟甲基糠醛加氢得到5-甲基糠醛是一条非常理想的路径,但是选择性活化C-OH非常困难。本文设计并制备了Pt@PVP/Nb2O5(PVP: 聚乙烯吡咯烷酮)催化剂,该催化体系巧妙地结合了位阻效应、氢溢流和催化剂界面的电子效应,系统研究了该催化剂对5-羟甲基糠醛选择性加氢制备5-甲基糠醛催化性能,在最优条件下,5-甲基糠醛的选择性可达92%。利用密度泛函理论计算研究了5-羟甲基糠醛选择性加氢制备5-甲基糠醛反应路径。 相似文献
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