大功率垂直腔面发射激光器的相干性测量与分析

通过有机化学气象沉积(MOCVD)技术在n型GaAs衬底上生长制作了发射波长为850nm的VCSELs4×4列阵器件,介绍了VCSELs的制作工艺流程.对器件进行了相干性测量,计算了干涉条纹可见度,分析了影响干涉条纹可见度的因素.     

Study of radiation background at the north crossing point of the BEPCⅡ in collision mode

Understanding the radiation background at the north crossing point (NCP) in the tunnel of BEPCII is crucial for the performance safety of the High Purity Germanium (HPGe) detector, and in turn of great significance for long-term stable running of the energy measurement system. Therefore, as the first step, a NaI(Tl) detector is constructed to continuously measure the radiation level of photons as background for future experiments. Furthermore, gamma and neutron dosimeters are utilized to explore the radiation distribution in the vicinity of the NCP where the HPGe detector will be located. Synthesizing all obtained information, the shielding for neutron irradiation is studied based on model-dependent theoretical analysis.     

GaN基p-i-n型雪崩探测器的制备与表征

制备和表征了p-i-n型的GaN基雪崩探测器.器件在-5V下的暗电流约为0.05 nA,-20 V下的暗电流小于0.5 nA.响应增益-偏压曲线显示,可重复的雪崩增益起始于80 V附近,在85 V左右增益达到最大为120,表明所制备的器件具有较好的质量.C-V测量用来确定载流子的分布和耗尽信息,结果显示,P型层在15 ...     

反映时序特征的听神经自发发放模型

听神经发放时序在听信息编码中起重要作用,要认识和运用听觉系统对听神经发放时序特征的利用机制必须对听神经发放时序特征有认识,但是已有的随机过程数学模型均不能很好地反映听神经发放时序特征。而关于发放的生理模型,如Hodgkin-Huxley方程、Meddis模型对发放过程的描述均是决定性的、连续性的,不能反映生理过程的离散性和发放过程的随机性。本文基于神经发放生理过程,通过对神经发放条件以及自发发放时神经递质释放时序的描述,建立了一个简单自发发放模型。模型在很好地反映听神经自发发放时序外部统计特征的同时,所得到的神经递质的释放速率在生理上也是合理的。模型还能对纯音激励时听神经的锁相发放做出定性解释,可作为进一步研究反映时序特征的有激励发放模型的基础。     

氢键铁电体相变的格林函数理论(Ⅰ)

本文总结了近几年来用格林函数方法研究氢键铁电体相变所取得的一些进展。首先讨论了在计入四体相互作用的赝自旋系统中,用玻色型格林函数求相关函数时,需用待定常数方法才能得到正确的结果。其次提出了根据序参数与温度之间的关系式,如何通过极值条件确定系统相变性质的方法。第三得到了赝自旋系统临界相变所满足的关系式和相图,以及系统一级铁电相变的产生是四体相互作用贡献的结果。     

利用宇宙线对BESⅢ量能器CsⅠ（Tl）晶体探测器单元的测量

利用宇宙射线进行探测器模型的性能测试是高能物理普遍采用的方法，其中最重要的步骤之一就是确定宇宙线入射的准确位置和径迹．多数采用丝室探测器来进行宇宙线的精确定位，需要很高的造价和复杂的电子学系统．本文介绍一种简单的定位方法，采用塑料闪烁体条加波移剂光纤编码读出的方式，可以实现精度为1cm的定位．据此建立了一套实验装置，对BESⅢ电磁量能器CsⅠ（Tl）晶体探测器单元的光输出强度和不均匀性进行了测量．     

PLS-GRNN法近红外光谱多组分定量分析研究

研究了偏最小二乘(partial least squares ,PLS)与广义回归神经网络(generalized regression neural networks, GRNN)联用在近红外光谱多组分定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用PLS-GRNN法建立了饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量近红外光谱定量分析模型。马氏距离法剔除强影响点和奇异点,用PLS法将原始数据压缩为主成分,取8个主成分吸收峰与4个原始图谱特征峰值输入GRNN网络,网络光滑因子σ_i为0.1。PLS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(r2)分别为：0.984 0,0.987 0,0.983 0;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为：0.003 26,0.065 5,0.031 4。结果表明所建PLS-GRNN模型通过近红外光谱能够准确预测饲料中水溶性氯化物、粗纤维、脂肪三项组分含量,为近红外光谱进行多组分定量分析提供了新思路,同时为解决近红外快速检测技术在预测组分含量较低的样品时误差相对较大的问题提供了可靠的方法。     

基于Elman网络的近红外光谱技术多组分定量分析研究

研究了Elman神经网络(反馈神经网络,Recurrent Network)在近红外光谱定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用Elman网络建立了饲料中苯丙氨酸(Phe)、赖氨酸(Lys)、酪氨酸(Tyr)和胱氨酸(Cys)四种氨基酸含量的近红外光谱定量分析模型。用偏最小二乘法(partial least squares ,PLS)将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的12个吸收峰值输入Elman网络,网络中间层神经元个数为47。Elman网络模型对样品4个氨基酸含量的预测决定系数(r2)分别为0.960,0.981,0.979,0.952。表明所建Elman网络预测模型通过近红外光谱能够较准确预测饲料中苯丙氨酸、赖氨酸、酪氨酸和胱氨酸四种氨基酸的含量,为通过近红外光谱技术进行多组分定量分析提供了新思路。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。