纳秒级强激光对多晶硅片光吸收性能的影响

采用兆瓦级TEA CO2激光器输出的纳秒级强红外激光脉冲照射太阳能多晶硅片,用红外光谱仪测试了硅片的吸收谱,发现经激光脉冲照射后的太阳能多晶硅片对光的吸收能力大为增强,并对实验结果做出了初步的分析。     

直流数字电流表示值误差的测量不确定度评定

由电缆冒烟试验的实际需求入手,介绍了直流数字电流表的工作原理和基本误差的测量方法。针对直流数字电流表的校准,详细分析了其测量不确定度的来源和评定方法,结果显示其可满足试验的要求。     

全智能大棚监控系统的设计

温湿度对于温室大棚农作物的生长具有重要意义,因而良好的温湿度采集监控系统具有很高的实用价值和经济利益。本系统以DHT11湿度采集器、DS18B20温度传感器,GY-30光照传感器,NRF24L01无线通信模块、自动控制端和上位机为核心,设计出新型全智能温湿度采集监控系统,具有精确温湿度和光度的移动多点采集,即时无线通信和PC终端监测等特点。     

三阶色散下的自傅里叶孤子 与标准孤子相互作用

对一阶自傅里叶孤子与一阶标准孤子光信号在光纤中传输的相互作用特性进行了数值模拟研究。所用方法为算法内部不存在理论误差的分步傅立叶变换法。结果表明：同为一阶孤子,若振幅不同,三阶色散效应导致的线性延时性不同,振幅越大,延时越多;孤子的近程相互作用会进一步改变孤子的群速度,甚至可以依据两孤子的先后排列方向而决定减速还是增速。     

小动物PET成像用LYSO闪烁晶体阵列研究

小动物正电子发射断层技术(PET)成像较人体PET成像,对空间分辨率和灵敏度提出了更高的要求,进而促进了小动物PET用闪烁阵列制备工艺的发展。硅酸钇镥(LYSO)晶体具有高密度,高有效原子系数,响应时间短等优点,是一种极具发展潜力的新型闪烁晶体材料。该文提出一种以LYSO闪烁晶体阵列的制作方法,采用提拉法实现大尺寸闪烁晶体LYSO的生长;运用化学机械抛光法对切割后晶条进行全局平坦化抛光处理;利用自制高精度夹具组装单根晶条至阵列形式,最终制作成可应用于小动物PET的LYSO闪烁晶体阵列。     

基于DDE技术的工业自动控制组态系统的设计分析

DDE作为动态数据交换,是Windows平台上的标准通信协议。利用DDE技术对工业自动控制组态系统进行设计,开发了基于DDE技术的工业自动控制组态系统,不仅可以利用DDE技术实现对数据采集的传递,同时也可以完成VB与系统操作界面之间的数据交互,有效扩展工业自动控制组态软件的功能。以下探讨基于DDE技术的工业自动控制组态系统的设计分析,并给出具体的实践方法。     

雷达组网应用的体系结构研究

提出了一种基于以太网的雷达体系架构,该架构具有强大的扩展能力,能够适应各种应用环境,满足不同的组网需求。通过雷达处理单元(RPU)和交换机组合的转接,利用网络灵活的数据共享机制,将雷达天线与终端解耦和,使天线和终端都能够任意进行扩展。同时,对软件模块进行了改造和升级,使雷达能够接入广域网进行信息融合、互联互通,大大提升了雷达系统的探测能力和探测范围。     

Si基Sr1.8Ca0.2NaNb5O15薄膜的合成及光学特性研究

利用溶胶-凝胶法,在Si(001)单晶衬底上逐层生长四方钨青铜结构的Sr1.8Ca0.2NaNb5O15(SCNN)薄膜。利用X射线衍射(XRD)仪、扫描电子显微镜(SEM)和原子力显微镜(AFM)等技术研究了薄膜的微结构,结果表明,SCNN薄膜在厚度较小的状态下可呈现出明显的(001)择优取向,而随着厚度的增加择优取向受到抑制,颗粒尺寸增大,薄膜的多晶态的趋势增强。然后通过测量薄膜在400~780nm光谱范围内的反射率曲线,采用Sellmeier色散公式分析折射率非均匀性的影响,通过改进的单纯形法计算拟合出SCNN薄膜的折射率和厚度,其中厚度的结果利用SEM加以验证,而折射率的变化则与薄膜结晶态的变化保持一致。     

基于OpenCV的动态背景下的运动目标检测

研究在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测。主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉库OpenCV进行实现。     

Face Feature Selection and Recognition Using Separability Criterion and Binary Particle Swarm Optimization Algorithm

Discrete cosine transform （DCT） is an ef- fective method to extract proper features for face recog- nition. Discrete cosine transform can only map the re- source data to another data field instead of compress data. How to select the DCT coefficients that are most effec- tive for classification is an important problem. This paper proposes a novel method to search the best discriminant combination of DCT coefficients. A feature selection al- gorithm according to the separability criterion is used to preselect the DCT coefficients, and then follows a search algorithm based on binary particle swarm optimization and support vector machine to find an optimal combination of the DCT coefficient. The performance of the algorithm is assessed by computing the recognition rate and the num- ber of selected features on ORL database and Cropped Yale database.