圆环孔阵列超材料对热释电太赫兹探测器性能影响关系研究

本文提出了新的基于圆环孔阵列超材料的钽酸锂热释电太赫兹探测器,以提高0.1—1 THz频段太赫兹波探测性能.仿真分析了内外径、周期、厚度等特征参数对圆环孔阵列超材料太赫兹波透射带宽及透射率的定量影响关系,阐明了圆环孔阵列超材料与热释电探测器的不同结合方式对探测器的带宽及噪声等效功率的作用机理;制备了两种圆环孔阵列超材料钽酸锂热释电太赫兹探测器;测试了圆环孔阵列超材料的透射特性和两类热释电探测器的噪声等效功率.结果表明,所制备的圆环孔阵列超材料在0.25—0.65 THz频段透射率大于40%,实现了带通滤波.当圆孔阵列超材料与热释电探测器保持足够间距时,在0.315 THz点频其噪声等效功率为11.29μW/Hz^0.5,是带通波段外0.1 THz噪声等效功率的6.3%,实现了带通探测;当圆环孔阵列超材料与热释电探测器贴合时,在0.315 THz点频其噪声等效功率为4.64μW/Hz^0.5,是无圆环孔阵列超材料探测器噪声等效功率的29.4%,实现了窄带探测.上述结论可用于生物成像、大分子探测等领域中特定太赫兹波段的带通与窄带探测.     

简易浓度测定方法的研究

浓度是反映溶液性质的一个重要参数,现有的各种测量方法各有其特点。文献［１］是根据光学原理,运用显微镜调焦方法提出了测量透明材料厚度和折射率的方法;在此基础上,根据不少溶液的折射率和浓度均有定量对应关系的特点,提出测定浓度的简易方法。该测量方法有下列特点：非接触测量,采样液体少,对液体无特殊要求,适用面广,装置简单。实验结果得出,百分浓度的测量可精确到０１％。用该方法同一些常规方法相比,测量误差在１％左右,能满足有关生产和工作中的使用要求。     

分段函数在分段点处的导数

求分段函数在分段点处导数的过程中,容易产生两种错误的做法;一种是将分段点两边的表达式分别求导。然后将分段点的值代人;一种是将分段点两边的表达式分别求导．然后取其在分段点处的极限．通过分析可发现其错误的原因所在。从理论上可证明这两种做法在一定条件下的正确性．     

基于深度学习的石油污染物三维荧光光谱识别技术研究

石油油品在一定的激发光照射下可产生相当强度的三维荧光光谱,是鉴别和分析石油污染物的重要依据。由于石油油品的荧光光谱特征复杂、数据庞大,不宜直接用数学模型描述,也不宜简单依靠人工观察分析。因此,根据深度学习的卷积神经网络（CNN）理论提出了一种直接利用石油油品原始荧光数据进行CNN建模的方法,利用其强大的非线性运算能力、自适应表示学习能力,自动隐性地从训练数据中进行特征学习,实现水环境中石油污染物种类识别。通过大量的荧光实验构建了石油油品（汽油、机油、柴油）的训练和验证光谱数据集,基于Python深度学习框架Keras建立了CNN模型,并对CNN模型在光谱数据集上进行了训练、验证与测试实验,实现了被测油品的种类判别。实验结果表明：该CNN模型对3种油品的训练集与验证集三维荧光光谱的分类准确率都达到了99.76%,综合测试分类准确率达到82.65%,对单物质分类准确率为100%,验证了三维荧光技术结合深度学习算法能够实现对石油油品准确可靠的判别分类,也为进一步研究基于深度学习的水环境污染物智能识别系统提供了技术支持,为环境检测提供了一种新思路与新方法。     

辫子Hopf代数的积分(英)

本文引进了无限维辫子Hopf代数$H$的忠实拟对偶$H^d$和严格拟对偶$H^{d'}$.证明了每个严格拟对偶$H^{d'}$是一个$H$-Hopf 模. 发现了$H^{d}$的极大有理$H^{d}$-子模$H^{d {\rm rat} }$ 与积分的关系, 即: $H^{d {\rm rat}}\cong \int ^l_{H^d} \otimes H$.给出了在Yetter-Drinfeld范畴$(^B_B{\cal YD},C)$中的辫子Hopf代数的积分的存在性和唯一性.