基于双通道神经网络的图像脉冲噪声降噪

脉冲噪声是成像过程中的一个主要噪声源,传统的滤波器难以有效消除高密度的脉冲噪声.针对这一问题,提出了一种基于非对称并行神经网络的图像脉冲噪声降噪算法.算法利用隐写分析丰富模型提取图像的噪声卷积特征图;将原图像特征图与噪声卷积特征图分别送入两个相同的卷积神经网络进行处理;结合l1损失与l2损失作为神经网络的总代价函数,同...     

耦合小世界神经网络的随机共振

噪声广泛存在于生物神经系统中,对系统功能具有重要作用.采用神经元二维映射模型构建一个复杂神经网络,由多个小世界子网络构成,研究了Gaussian白噪声诱导的随机共振现象.研究发现,只有合适的噪声强度才能使神经网络对输入刺激信号的频率响应达到峰值.另外,网络结构对系统随机共振特性有重要影响.在固定的耦合强度下,存在一个最优的局部小世界子网络结构,使得整个系统的频率响应最佳.     

东印度洋海域风和降雨对环境噪声的影响

海面风和降雨对海洋环境噪声影响显著,利用海洋环境噪声模型结合风速和降雨率参数可对环境噪声谱级进行预报.本文研究了东印度洋海域环境噪声特性,分析了海面风速和降雨率对海洋环境噪声的影响规律,结果表明没有降雨时高频段噪声谱级与风速的相关系数可达0.59,存在降雨时高频段噪声谱级和降雨率的相关系数可达0.85,强降雨可使高频段环境噪声谱级增大6 dB以上.同时修正了风生噪声源级公式使其适用于东印度洋深海环境,修正后模型预报强降雨噪声谱级与实验数据整体误差在2 dB以内.利用小范围降雨噪声数据对模型进行验证时发现,在小范围降雨时噪声源模型采用海面非均匀降雨噪声源,比采用均匀噪声源的计算结果更加准确.修正后的风生及降雨噪声模型对东印度洋海洋环境噪声特性预报具有重要意义.     

纳米器件电流噪声的散射理论统一模型研究

传统散射理论在研究器件噪声特性时,并没有考虑非相干输运和库仑作用对散粒噪声的抑制,而在实际纳米器件中这两种效应不可忽略.本文基于散射区等效接触端模型推导了考虑上述两种效应的电流噪声散射理论统一模型,该模型适用于从相干输运到非相干输运的整个输运区,并同时考虑了泡利不相容原理和库仑作用对散粒噪声的抑制.本文也提出了一种基于统一模型的电流噪声数值模拟方法,该方法所得散射区特性与散射区等效接触端模型特性一致. 关键词： 电流噪声 散射理论 统一模型     

1/f噪声及其在二维材料石墨烯中的研究进展

1/f噪声具有丰富的物理内涵,既是科学研究的量化工具,也是电子器件重要性能指标.本文从通用数学形式和物理背景两个方面归纳总结1/f噪声模型.首先介绍了基于马尔可夫过程和基于扩散过程的1/f噪声通用数学模型.在此基础上,溯源1/f噪声物理模型的发展历程,总结五类典型物理模型,包括Mc Whorter模型、Hooge模型、Voss-Clarker模型、Dutta-Horn模型、干涉模型以及Hung统一模型.二维材料石墨烯让1/f噪声研究重归学术热点,本文梳理了当前石墨烯1/f噪声研究中形成的共识性研究成果,提出石墨烯低频噪声研究的三层次分类分析模型,分析了不同层面噪声机理研究代表性成果,归纳总结了各层面可能的主导机制.通过比较不同团队报道的石墨烯1/f噪声栅极调控特征谱型及测试条件,分析了复杂多变栅控谱型形成原因.基于分析结论,为避免非本征噪声干扰,提出了石墨烯本征背景1/f噪声规范性测量方案,为厘清和揭示石墨烯1/f噪声机制及特性探索可行技术途径.     

考虑噪声烦恼度的机场飞机噪声收费模型和应用研究

随着我国民航运输业的飞速发展,机场噪声影响问题日趋严重。通过向航空公司或旅客收取噪声费来进行治理,是民航发达国家的普遍做法,也是我国未来的发展方向。该文在国外机场飞机噪声收费模型的基础上,提出了基于飞机噪声特性、噪声烦恼度、噪声治理投入费用和资金回收周期等因素的机场噪声收费模型。模型将机场噪声治理费用通过合理的回收周期按一定比例分配到各年度,再根据飞机噪声特性、噪声烦恼度将每年噪声收费分配到每架次飞机(或每位旅客)。飞机噪声特性根据ACI的机场噪声分级R1～R8来确定,噪声烦恼度借助Mamdani模型构建。应用表明,该收费模型关键因素考虑全面,计算方法先进简洁,费率合理。对于噪声较高飞机,夜间起飞收费为1219.06元/架次,客均收费10.16元;对于噪声很低的飞机,昼间着陆收费为66.10元/架次,客均收费仅0.15元。费率确定符合国际民航组织倡导的以支定收原则,有助于形成航空公司/旅客减噪激励机制同时又不致抑制机场航空业务增长。     

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。     

钠离子和钾离子通道噪声扰动对神经网络 时空模式的影响

研究了钠离子和钾离子通道噪声扰动对Hodgkin-Huxley神经网络放电时空模式的影响. 发现无论钠离子通道噪声还是钾离子通道噪声扰动, 当取定一组温度、噪声强度, 随着耦合强度的增大, 神经网络放电时空斑图总能演化出螺旋波, 而且存在形成螺旋波所需的临界耦合强度. 分析发现钠离子通道噪声有利于神经网络螺旋波的形成, 而钾离子通道噪声不利于螺旋波形成. 结果还表明较低的温度能够使神经网络对噪声更加敏感. 最后, 讨论了特定参数下螺旋波与靶波之间的转化现象.     

纳米尺度MOSFET过剩噪声的定性分析

最近实验表明纳米尺度MOSFET中的过剩噪声主要为散粒噪声,而此前研究认为MOSFET中不存在散粒噪声,短沟道MOSFET中的过剩噪声为热噪声. 本文基于器件电流模型分析散粒噪声取代热噪声成为过剩噪声主要成分的转变条件,根据该条件对纳米尺度MOSFET噪声特性的预测与文献报道的实验现象、模拟结果以及介观散粒噪声相关结论相符合. 关键词： 散粒噪声 过剩噪声 纳米尺度MOSFET     

海洋环境噪声空间相关特性建模综述*

相对于大多数声纳,海洋环境噪声通常被视为背景干扰。水听器基阵的信噪比增益成为了基阵设计和性能估计的重要参数。从空间相关特性的角度看,当信号场已知时,阵增益可唯一由噪声场的空间相关特性来确定,这就是海洋环境噪声空间相关特性建模的动机。根据环境和声场之不同,文献中已给出几种不同的噪声场模型。为了阐明已有模型的特点及未来的研究方向,本文对噪声场空间相关特性建模做了简要综述。     

The noise equivalent circuit model of quantum-dot lasers

We derive the noise equivalent circuit model of semiconductor self-assembled quantum-dot (QD) lasers (SAQDL) from the rate equations including Langevin noise sources. This equivalent circuit allows a straightforward calculation of the noise of an SAQDL combined with electronic components. Using the presented model, we study how the carrier dynamics influences relative intensity noise (RIN) of QD lasers. We demonstrate that RIN is degraded with larger inhomogeneous broadening. Furthermore, we show that RIN is enhanced for lower quantum-dot coverage level.     

“神光Ⅱ”装置激光输出波形的数值模拟

推广应用“激光放大一维问题的解”的计算方法,模拟计算了“神光Ⅱ”装置激光束放大链的传输波形,并与实验结果进行比较,符合较好. 为功率平衡的研究提供了有力工具. 关键词： 模拟计算 激光束 波形 功率平衡     

高功率半导体激光器结温与1/f噪声的关系研究

高功率半导体激光器的结温上升, 不仅影响它的输出功率、斜坡效率、阈值电流和寿命, 而且还会产生光谱展宽和波长偏移. 因此, 热管理成为抽运激光器研发中的一个主要问题. 本文首先建立了噪声功率谱与结温变化的物理模型, 根据压缩感知理论, 将测量得到含有高斯白噪声和1/f噪声的混叠复合噪声信号稀疏化后, 进行基追踪算法去噪, 通过改变算法的迭代次数及测量矩阵大小, 获得1/f噪声电压功率谱与结温变化关系曲线, 避免了直接测量结温的复杂性.通过数值估计结果, 可以较好地指导高功率半导体激光器的热管理工作. 关键词： f噪声')" href="#">1/f噪声 结温度 热阻 高功率半导体激光器     

Investigation on Self-Q-Switched Er~(3 )-Doped Fiber Lasers

ＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｎＳｅｌｆ－Ｑ－ＳｗｉｔｃｈｅｄＥｒ￣（３＋）－ＤｏｐｅｄＦｉｂｅｒＬａｓｅｒｓ￥ＳＵＮＪｕｎｑｉａｎｇ；ＨＵＡＮＧＤｅｘｉｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＨｕａｚｈｏｎｇＵｎ...     

A neural network based model for urban noise prediction

Noise is a global problem. In 1972 the World Health Organization (WHO) classified noise as a pollutant. Since then, most industrialized countries have enacted laws and local regulations to prevent and reduce acoustic environmental pollution. A further aim is to alert people to the dangers of this type of pollution. In this context, urban planners need to have tools that allow them to evaluate the degree of acoustic pollution. Scientists in many countries have modeled urban noise, using a wide range of approaches, but their results have not been as good as expected. This paper describes a model developed for the prediction of environmental urban noise using Soft Computing techniques, namely Artificial Neural Networks (ANN). The model is based on the analysis of variables regarded as influential by experts in the field and was applied to data collected on different types of streets. The results were compared to those obtained with other models. The study found that the ANN system was able to predict urban noise with greater accuracy, and thus, was an improvement over those models. The principal component analysis (PCA) was also used to try to simplify the model. Although there was a slight decline in the accuracy of the results, the values obtained were also quite acceptable.     

Analysis of intensity fluctuations in filtered 1/F noise for detection of mobile defects in semiconductors

The assumption is made that 1/f noise can be nonstationary and/or non-Gaussian. The model explaining this noise by the mobile defects in a semiconductor is used. It is proposed to estimate the accuracy of noise intensity measurement at the output of a bandpass filter to detect deviations from Gaussian behavior and stationarity. The results of measurements on epitaxial GaAs films and bipolar transitor using a specially developed system for digital analysis of signals are presented. Lobachevsky State University, Nizhny Novgorod, Russia. Translated from Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii, Radiofizika, Vol. 40, No. 9, pp. 1155–1163, September, 1997.     

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使用人工神经网络(ANN)对HL-2A装置破裂放电进行了离线预测研究。采用了两种方法训练网络,一种方法是采用原始实验数据作为网络输入训练网络,另一种是把训练样本中的Mirnov原始实验信号进行预处理,目的是突出Mirnov原始信号隐含的破裂信息。比较这两种方法,结果表明第二种方法获得的网络对破裂放电能够做出更加准确的预测。     

用人工神经网络预测HL-2A等离子体放电破裂

使用人工神经网络(ANN)对HL-2A装置破裂放电进行了离线预测研究。采用了两种方法训练网络,一种方法是采用原始实验数据作为网络输入训练网络,另一种是把训练样本中的Mirnov原始实验信号进行预处理,目的是突出Mirnov原始信号隐含的破裂信息。比较这两种方法,结果表明第二种方法获得的网络对破裂放电能够做出更加准确的预测。     

半导体激光器的微微秒增益开关特性研究

采用自行研制的增益开关驱动电路产生的电脉冲驱动半导体激光器,从实验上研究了输出激光的脉宽、功率随偏置电流及驱动电脉冲的变化情况,找出了最佳工作点。并通过解析模型和数值计算两种途径从理论上较好地解释了实验结果。 关键词：