介质加载表面等离激元的近场光学观测

利用扫描近场光学显微术(SNOM),观测并分析了基于银膜衬底上CdS纳米带的介质加载表面等离激元(Dielectric-loaded Surface Plasmon Polariton,DLSPP)的激发现象.通过SNOM可以观察到纳米带不同位置的光致荧光光谱峰位有30 meV的红移量.利用Franz-Keldysh效应可以很好地解释能量红移的产生.有限时域差分法的模拟结果进一步验证了实验中观测的现象.这种DLSPP的激发结构,对于光子集成电路及基于等离激元的微纳器件波导有实际意义.     

NiZn铁氧体对叠层型薄膜变压器传输特性的改善

展示了一种新型的基于硅IC工艺的叠层型螺旋薄膜变压器,通过分析铁氧体的特性和磁谱,设计了薄膜变压器结构和制造工艺。采用光刻技术制备形状相同且完全叠合的初级与次级线圈,提高线圈耦合效率。空心变压器两层线圈之间采用SiO2作为绝缘层;磁芯变压器的两层线圈之间采用射频磁控溅射NiZn铁氧体薄膜作为绝缘层。在10MHz～20GHz的频率范围内分别对空心和磁芯叠层型螺旋薄膜变压器进行了测试,测试结果表明:磁芯薄膜变压器的带宽和传输效率都大于空心薄膜变压器;铁氧体薄膜能大幅度提高薄膜变压器的传输效率;匝数比为10∶10的磁芯薄膜变压器传输效率在频率9.85GHz时达到78.0%的最大传输效率。     

基于人眼视觉特性的混合滤波算法

为了有效地滤除混合噪声,本文提出了一种基于人眼视觉特性的混合滤波算法。该方法首先采用基于人眼视觉特性的噪声敏感系数作为阈值来确定脉冲噪声点,对检测出脉冲噪声点采用自适应窗口大小的迭代中值滤波进行滤波,而对于含有高斯噪声的像素点则采用一种保护细节的改进的自适应模糊滤波器进行处理。该算法与标准滤波方法及其它改进混合滤波算法相比,具有更好的滤波性能。     

PRI变化雷达信号相位差变化率定位法研究

目前相位差变化率定位法的研究大都假设目标信号脉冲重复间隔（PRI）恒定,没有考虑到PRI变化引起的相位差变化率误差,而实际雷达信号PRI变化最为常见。研究了PRI变化信号的相位差变化率提取方法,比较了不同方法的相位差变化率估计精度。仿真结果表明采用最小二乘线性拟合法可以在各种PRI变化信号条件下达到较高的相位差变化率估计精度和定位精度。     

基于特征结构配置的飞控系统故障检测与诊断

针对具有未知扰动输入的飞行控制系统,运用特征值配置设计了一种用于故障检测和诊断的观测器,他通过对观测器进行左特征向量的配置使得残差与干扰分布方向正交,故障检验残差r与未知输入干扰d之间的传递函数阵为零,从而使残差与干扰直接解耦.通过这种方法,残差信号得以对干扰具有鲁棒性,使FDI算法不受系统不确定性干扰的影响,提高系统故障诊断的可靠性和精度.同时通过残差信号估计故障,能在线辨识故障的形态,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于多目标区域的图像检索

针对传统的基于目标区域的图像检索算法中存在的"语义鸿沟"问题,以及基于全局特征的图像检索算法不能很好地处理多目标检索问题,提出了一种基于多目标区域的图像检索模型,并实现了一款高效的检索算法.首先借助于目标检测算法定位出图像中的目标,然后使用卷积神经网络(CNN)提取各个目标的特征,最后采用新提出的多目标区域相似度测量方法计算其与数据库图像的相似度并返回检索结果.实验表明,所提算法与现有的其他检索算法相比,在多目标图像检索任务上性能更佳.     

相变存储器曝光工艺研究

介绍了在相变材料上的曝光工艺研究,得出了相应的工艺条件,研究了邻近效应的影响以及利用邻近效应制作nm量级间隔大电极对的方法。     

列阵半导体激光端面抽运Nd∶YVO4绿光激光器的研究

报道了采用列阵半导体激光端面抽运Nd∶YVO4晶体的KTP腔内倍频绿光激光器。采用多柱透镜法 ,对列阵半导体激光进行了有效整形 ,并利用谐振腔折叠产生的像散 ,实现了抽运光与振荡光较好的模式匹配 ;由于是直接耦合抽运 ,因此保证了半导体抽运光以π偏振光入射Nd∶YVO4(单轴 )晶体 ,实现了半导体抽运光与Nd∶YVO4吸收的偏振匹配。在抽运功率为 9 5W时 ,得到 5 2 0mW的稳定绿光输出 ,光 光转换效率为 5 5 %。     

W波段脊加载折叠波导连续波行波管制管研究

通过对脊加载折叠波导慢波结构的工艺研究,研制出了W波段连续波行波管,实现了20 W以上的连续波输出功率。     

一种改进的PCNN图像分割算法

PCNN用于图像分割时,为获得满意分割效果,其参数往往通过反复试凑确定,这在一定程度上限制了PCNN的使用。为此在改进的PCNN基础上,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值的图像分割算法。该方法可有效地完成图像分割,分割结果优于原PCNN和传统Ostu算法。