利用非线性光纤环路镜将20Gb/s的OTDM信号变换26nm

本文利用非线性光纤环路镜成功地将中心波长为1533.9nm的20Gb/s(8×2.5Gb/s)的OTDM信号变换到1553.3nm和1560.3nm,变换的最大间距达26nm,测量了变换后信号光的眼图和光谱图,并对实验结果进行了分析。     

超宽带可调谐SOA四波混频波长变换器的实验研究

基于半导体光放大器(SOA)光纤环形激光器中的双泵浦四波混频效应,构成超宽带并且完全透明的波长变换器,成功实现1550nm窗口2.5Gb/s信号的可调谐波长变换,变换效率在50nm范围内保持基本平坦,同时测出了SOA增益和自发辐射(ASE)噪音功率的关系.实验结果表明,在一定限制条件下,提高泵浦功率可以提高变换信号的信噪比.     

基于强色散搭配光纤的孤子传输

采用常规单模光纤成功地进行了孤子传输的基础性实验。采用大色散的常规单模光纤与正常色散光纤搭配进行了实验研究,得到了一些有益的结论。     

面向DVD的数字水印技术

数字水印技术是一种新型的数字产品版权保护技术,本文讨论了数字水印在ＤＶＤ防拷贝系统中的应用及其所面临的技术问题。     

利用NOLM实现连续光到归零码脉冲和波长的同时变换

利用非线性光学环路镜成功地实现了连续光到超短光脉冲和波长的同时变换.最大波长变换间距大于35nm.实验系统中采用增益开关分布反馈半导体激光器(GSDFB-LD)产生的超短光脉冲作为控制光,采用波长可调半导体激光器作为信号光.在变换过程中在1.55μm附近首次观测到了波长的反相变换.当信号光和控制光脉冲走离大于40.7ps时,变换信号脉冲发生畸变,变换脉冲展宽.     

一种新的闪光照相图象边界检测方法

介绍了一种用于闪光X光照相图象的边界检测方法,称为计算对比法.对于投影成象,由于成象系统的非理想特性,实际照相特性的边界与理想成象图象的边界之间往往存在一位置差,我们称之为边界退化量.模糊图象的边界检测问题主要就是边界退化量的检测问题.本文提出的计算对比法根据闪光X光照相图象的退化模型进行计算模拟成象,用从模拟图象上得出的边界退化量对实际成象图象的位置进行校正.从而达到精确检测实际图象的目的.用这种方法对多幅模拟成象图象进行了处理.     

过渡区内纳米颗粒的曳力特性模拟研究

在过渡区内,关于纳米颗粒曳力计算及输运特性的研究较为困难,通常会采用一些近似方法,将自由分子区或者连续介质区的理论计算式进行修正,以适用于过渡区,但是其准确性值得商榷.本文基于分子动力学模拟方法,研究了过渡区内纳米颗粒的曳力特性,并与相关理论进行对比.结果表明,气-固分子间相互作用对纳米颗粒的曳力具有显著影响.当气固结合强度较弱时,理论计算结果与分子动力学模拟值吻合较好;当气固结合强度较强时,分子动力学模拟结果明显大于理论值,这是由于气体分子在纳米颗粒表面的吸附所导致.基于气体分子在颗粒表面的吸附特性,提出引入有效颗粒半径修正,其过渡区内曳力的理论计算结果与分子动力学模拟结果吻合较好.     

基于高低阶特征交互学习的点击率预测模型研究

作为在线广告推送中极为重要的环节,准确的点击率预测(Click-Through Rate, CTR)不仅能提升用户体验,更能增加经济收益,减少资源浪费。目前,基于深度学习的CTR预测模型虽然取得了一定成绩,但在高低阶特征交互学习方面存在不兼顾、不充分以及模型可解释性不强等问题。为解决上述问题,文章提出的模型基于压缩交互网络对高阶交互特征进行显式学习,增强可解释性。同时采用ECA-net网络与双线性层组合的方式,对一阶特征进行加权学习,对二阶特征进行更加细粒度的特征交互,实现深度神经网络学习更细粒度的高阶交互特征,兼顾高低阶特征学习,获取更加全面的潜在特征相关性。在Criteo和Avazu两个公开的大数据集上实验发现,与已提出的相关模型相比较,新模型在性能方面均有所提升。     

复合深度神经网络在直升机声目标识别中的研究

针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架。复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别。针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷。真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相图像复原算法

 针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比低的特点,提出了一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像复原算法,将闪光照相图像复原问题转化为一个约束优化问题,引入基于非负、中值滤波和偏微分方程的光滑约束条件,并利用约束共轭梯度法迭代求最优解。数值试验表明,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。