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921.
研究了对称双势阱玻色-爱因斯坦凝聚体系(BEC)存在均匀噪声或高斯噪声时的自俘获现象.结果发现噪声的存在破坏了自俘获现象的临界行为特征,使得原来约瑟夫森振荡和自俘获之间的临界点变成了一个过渡区域,而且噪声强度越大,这个过渡区域展得越宽.同时发现,对于确定的相互作用强度,当噪声强度增大到一定程度时,相平面会出现混乱,如果这时固定噪声强度增大相互作用强度,相平面中的轨道会重新出现.对纯量子系统加噪声后,自俘获同样不存在临界值,而是存在一个临界区域,且随噪声的增强临界区域会展宽.与平均场近似情况下不同的是,纯量子情况下噪声促进自俘获的产生,且噪声越强自俘获越明显.
关键词:
玻色-爱因斯坦凝聚
自俘获
双势阱
噪声 相似文献
922.
在构建的光学读出微梁阵列(焦平面阵列FPA)非制冷红外成像系统中,实现了无硅基底FPA置于空气中对人体的热成像. 通过FPA在不同真空度环境条件下的成像结果进行比较,分析了热导和系统噪声值随气压变化的关系,以及对系统成像性能的影响,并对气体分子热运动自由程大于空气传热层特征尺度时的气体热传导模型进行了修正分析和实验验证. 实验结果表明:FPA置于空气中时,气体分子撞击微梁引起的微梁反光板无序振动产生的光学读出噪声成为系统噪声的主要来源. 当真空度小于1Pa时,总热导和光学读出噪声值的变化都趋于平缓;当真空度小于10-2Pa时,空气热导的影响可忽略,总热导降低到微梁感热像素的辐射极限,光学读出噪声也降低到一极小值. 实验结果与理论分析相符合.
关键词:
非制冷红外成像
光学读出
双材料微梁阵列
热导 相似文献
923.
924.
925.
926.
提出一种用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithms,IP-SOA)。针对彩色目标,选择加权彩色直方图作为目标的特征,选用Bhattacharyya系数作为特征相似性度量,其最大值位置表示目标位置。对粒子群优化算法进行了改进,即自动调整惯性权重函数与认知学习因子,每次递推时对粒子速度、单帧位移总量加以限制,对Bhattacharyya系数优化,快速求取函数最大值位置。利用彩色序列图像进行仿真实验,结果表明,该方法能够实时跟踪飞机、车辆等目标,在目标被部分遮挡时能稳健跟踪。 相似文献
927.
928.
自动聚焦是数码设备、计算机视觉中的一项关键技术。自动聚焦过程中,聚焦的准确性和抗噪声性能至关重要。以高频分量作为度量的聚集评价函数具有灵敏性高、聚焦准确的优点,适用于实时系统,但是对噪声十分敏感,受噪声污染时可能导致聚焦失败。因此,提出了一种具有噪声稳健性的高频分量自动聚焦评价函数。该函数通过小波多分辨力分析提取高频分量,利用了信号的每个子带的小波系数存在一定相关性,而噪声不存在这样的相关性的特点,设定高频子带阈值,认为低于阈值的系数是噪声的贡献,大致分离图像信号与噪声信号,从而将其滤除。经过大量的实验,证明提出的方法具有单峰性好、灵敏度高等优点,特别是在抗噪声性能方面有很大提高。 相似文献
929.
930.