倾斜耦合的光栅耦合器研究进展

近年来,片上光子集成技术备受关注并飞速发展,但在光纤与芯片、芯片与芯片上实现高效、高可靠性的光耦合仍是难题。光栅因其制作简单,位置灵活,对准容差大及可实现片上测试等一系列优点而备受研究者的关注。目前在绝缘体上硅(SOI)平台和绝缘体上铌酸锂(LNOI)平台上已开发出大量的光栅耦合器件,并获得较高的耦合效率和大带宽。该文主要介绍光栅耦合器的工作原理和主要性能指标,阐述了均匀光栅、倾斜光栅、闪耀光栅和切趾光栅耦合的特点及现阶段进展,并对具有代表性的一维光栅性能指标进行了比较。结果表明,分布式布喇格反射镜和金属反射镜可有效地提升光栅耦合效率。此外,该文还介绍了基于LNOI平台的几种光栅耦合器,其可帮助研究者们梳理光栅耦合器的发展历程、研究现状及各耦合器的特点,为未来研究提供一定的参考。     

纳米二氧化钛粉体的气相爆轰制备

 介绍了利用氢氧混合气体为原料、以四氯化钛为前驱体、气相爆轰制备纳米二氧化钛粉体的方法。利用XRD衍射结果分析证明,产物为金红石相和锐钛矿相的二氧化钛混晶,其晶粒尺度为纳米量级。通过XRD、SEM、TEM分析可以得出,粒子基本为球形,大部分粒子粒径为10~20 nm,也有少量的100 nm左右的粒子产生。分析后发现,反应发生在爆燃转爆轰的过程中和爆轰管中的湍流现象是导致大粒子产生的主要原因。在对在氢过量和氧过量两种状况下,对爆轰所产生的产物的形貌进行了对比,分析发现两种状况产生纳米二氧化钛粉末粒径分布和形貌并没有太大变化。     

PPLT倍频宽线宽掺镱双包层光纤放大激光

分别通过理论和实验研究了周期性极化的钽酸锂（PPLT）倍频宽线宽准连续掺镱双包层光纤放大激光.PPLT样品长为40 mm,极化周期为7.67 μm.基频光的中心波长为1064 nm,线宽约为6 nm.从基频光的光谱特性出发,利用超晶格倍频理论,解释了实验中获得的倍频温度与二次谐波功率之间的关系.在基频光的功率为2.2 W时,获得的宽线宽光纤激光倍频效率为1.8%.     

厚胶光刻非线性畸变的校正

利用厚胶光刻技术制作大深度微结构元件是一种有效的途径,但厚胶光刻过程中的非线性畸变对光刻面形质量的严重影响限制了该技术的应用,基于此,提出了一种对掩模透射率函数进行校正的方法。分析空间像形成及其在光刻胶内传递、曝光、显影等过程中非线性因素的影响,利用模拟退火算法对掩模透射率函数进行校正,以提高光刻面形质量,并以凹面柱透镜为例,给出了校正前后的显影轮廓模拟结果,其校正后浮雕面形的体积偏差仅为2.63%。该方法在有效改善面形质量的同时,并没有引起掩模的设计、制作难度及费用增加,这对于设计、制作高质量的微结构元件有重要意义。     

环境与健康新杀手--电子垃圾

介绍了电子垃圾的概念、现状,对环境与健康的危害,电子垃圾的未来和对策。     

基于分区选择和Gabor小波的遮挡人脸识别

局部遮挡人脸识别是人脸识别应用中的一个难点问题.由于遮挡部分对人脸识别没有贡献,因此在进行分类时应排除这些部分.为了解决这一问题,提出一种将分区选择和Gabor小波相结合的遮挡人脸识别方法.首先,将图像分为互不相连的子块,根据图像均方根误差来确定人脸图像中的遮挡区域;其次,利用5尺度8方向的Gabor滤波器对未遮挡分区图像提取特征;然后,用余弦相似度作为纹理分类器对提取的特征进行识别分类;最后,将测试图像中未遮挡分区的识别结果进行决策融合,得到最终分类结果、统计识别正确率等评级指标.在包含不同遮挡的数据集中测试算法性能,识别准确率均达到95%以上.     

基于自适应调制技术的MIMO UWB无线通信系统的研究

在对多输入多输出(MIMO)技术和超宽带(UWB)无线通信研究的基础上提出了一种基于自适应调制技术的时变多进制MIMO UWB系统。通过采用奇异值分解理论和速率分阶的方法对系统性能进行了分析,推导出了速率离散分阶情况下的功率和速率的分配公式,提出了相邻时隙平均功率控制(JTAPC)算法,并且对系统的性能进行了仿真。研究结果表明,功率控制算法的使用很大程度上提高了采用速率分阶的系统的性能,并且降低了系统实现的复杂度。     

第十二届全国周培源大学生力学竞赛"理论设计与操作"团体赛"自停滚轮"项目设计方案

本文介绍了江苏科技大学代表队在第十二届全国周培源大学生力学竞赛"理论设计与操作"团体赛"自停滚轮"项目中的设计方案和制作过程,给关心和热爱该比赛的力学爱好者提供参考。     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

BEPCII直线加速器数字延时触发器的设计与实现

针对北京正负电子对撞机II期(BEPC II)直线加速器升级改造过程中束流位置探测器(BPM)电子学对外部触发信号的需求,设计了一台高精度延时控制、上升时间短和参数灵活调节的数字延时触发器。采用FPGA(现场可编程门阵列)作为主控制器展开设计,重点介绍了基于FPGA的边沿检测模块和多通道延时处理模块的设计与仿真,描述了FPGA和驱动电路的设计方案以及在直线加速器上的应用。经测试,延时可调范围4 ns^4μs,最小步进4 ns,步进误差0.125%;上升时间2 ns,延时抖动135.4 ps。