Hg1-xCdx Te晶体生长及太赫兹性能研究

利用移动加热区方法(THM)生长了不同Cd组分的Hg1-xCdxTe晶体,通过傅立叶光谱仪和太赫兹时域光谱系统,研究了不同Cd组分Hg1-xCdxTe晶体在红外波段和太赫兹波段的透射光谱.当Cd组分小于0.279时,Hg1-xCdxTe材料在0.2～1.5 THz波段透过率接近0.在0.9 THz附近观察到Hg1-xC...     

基于二维道路图像理解算法的阴影检测

提出了一种新的自动检测二维彩色道路场景图像阴影区域的方法。该方法首先从RGB色彩空间中提取出亮度信息,并进行图像分割,再结合从色差图像中提取的阴影信息,检测并消除可能存在的阴影区域,减小在直方图分割中由于阴影的影响而引起的分割误差,最终达到正确的图像分割结果。实验结果表明,该方法简便且有效,并能适应各种不同的二维道路场景需求,具有一定的鲁棒性。     

用于公路检测的超宽带横向电磁波喇叭天线

针对沥青路面层厚检测需求,设计了一种简单紧凑的超宽带横向电磁波(Transverse Electromagnetic,TEM)喇叭天线.相对于传统TEM喇叭天线的大尺寸设计,通过采用合理的指数渐变结构以及加载吸波材料,有效地减小了天线尺寸,极大地拓展了天线的阻抗带宽.仿真及测量结果表明:设计的TEM喇叭天线在0.83～12.8 GHz带宽内具有小于2的低电压驻波比,良好的辐射特性和较小的振铃,能够满足路用探地雷达系统要求.     

DC～40 GHz光纤通信用驱动放大器

光纤通信系统中,驱动放大器用于驱动电光调制器完成电光转换功能,40Gb／s光通信系统对驱动放大器的指标要求为带宽、增益和输出信号电压峰峰值。南京电子器件研究所在国内首次利用0．2μm的GaAs PHEMT工艺成功设计并完成了驱动放大器芯片,     

Ta2O5/SiO2硬膜双腔滤光片激光损伤特性研究

研究了Ta2O5／SiO2硬膜双腔干涉滤光片带内、带边及带外的吸收和激光损伤特性。实验发现，对于作用激光，带通滤光片的驻波场分布、吸收率和损伤阈值在带内、带边和带外的响应特性对作用激光波长均呈现出明显的选择性。根据实验结果，结合滤光片的驻波场分析，给出了带通滤光片的损伤机理。     

智能电网中D2D网络的通信资源管理优化方案

当前在智能电网的应用中,各种智能终端的使用,使得移动数据流量空前增长,电力互联方式在面临海量数据传输的需求时,由于资源受限,信道间会产生一定的干扰,从而影响通信质量.为了解决通信资源管理这一问题,与常见的移动边缘计算(MEC)方法不同,文中提出了一种网络资源分配方法,优化链路选择和子信道分配,以实现能量效率的最大化.仿...     

液晶背光组中棱镜膜结构参数影响显示效果的模拟分析与验证

采用棱镜膜是提高液晶背光组正视亮度的一种有效途径.采用光路追迹模拟运算的方法,分析了影响棱镜膜拢光效果的各种结构参数及其规律,并得出如下结论:在给定加工材料(即已知折射率n)的情况下,棱高h主要影响光线出射的均匀性,顶角a主要影响出射光的亮度,而膜厚d则仅仅影响整个背光组的厚度,并利用光学软件Light Tools对其结论进行了验证.     

电子束蒸发沉积TiN薄膜的电学特性研究

采用TCP(Transverse coupled plasma)等离子体辅助电子枪蒸镀技术,在玻璃衬底上制备了TiN薄膜。用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和原子力显微镜(AFM)研究了不同工艺条件对薄膜晶体结构和表面形貌的影响;用四探针法测量薄膜的电阻率变化。结果表明,所制备的TiN薄膜在(111)晶面有择优取向。与金属薄膜类似,TiN薄膜的平均表面粗糙度与电阻率之间存在近似线性关系,并且电阻率随残余应力增大而增大。     

负色散镜的设计、制备及在掺钛蓝宝石激光谐振腔内的使用

根据钛宝石激光器的要求设计了性能优良的两种负色散镜(NDM1和NDM2)。NDM1同时引入啁啾效应和G-T效应产生大的群延迟色散量以减少光在负色散镜上的反射次数。NDM2仅引入G-T效应产生较小的群延迟色散以补偿腔内自相位调制带来的部分啁啾。选用离子束溅射法制备了这两种负色散镜。用分光光度计测试了它们的透射率。结果表明,所制备的负色散镜的性能与设计性能非常接近。使用这两种负色散镜进行掺钛蓝宝石激光谐振腔内色散补偿实现了飞秒脉冲锁模,获得了15 fs的超短脉冲。     

基于深度学习的指纹识别方法研究

现代科学技术正处于一个飞速发展的时期,指纹识别技术已经融入人类生活各个领域中.在众多生物特征识别技术中,指纹识别技术作为一种最直观的技术被广泛应用.传统指纹识别技术存在一些弊端,例如需要人工设置指纹特征,并且需要多次调试,设计特征和选择分类器相对而言不易达成最优化,从而导致指纹识别率不达标.需要提出一种能够提高指纹识别准确率的方案.近些年随着机器学习技术的兴起,深度学习技术已经成为了当下的热门课题.而将深度学习技术与生物特征识别技术相融合也具有较明朗的前景.深度学习技术可以在海量数据中学习并分析,可以自动识别分析并学习指纹特征数据,从而减少人工工作量,同时达到提高指纹识别准确率的目的.本文简要介绍了深度学习与指纹识别技术的研究现状、存在的问题,并通过卷积神经网络对指纹识别技术做出了分析与改进.本文主要是希望通过对指纹识别技术的分析与改进帮助人们更深入地了解指纹识别的概念及运用,并促使生物特征识别技术能够获得高速发展.