基于压缩感知的~(252)Cf源驱动核材料浓度识别技术研究

针对252Cf源驱动噪声分析测量法中核材料浓度识别问题,采用压缩感知理论,在K最近邻(KNN)识别算法基础上,研究了一种基于压缩采样的K最近邻(CSKNN)分类识别方法,进而研究并分析了CSKNN方法的识别概率。实验结果表明,CSKNN分类识别方法只需少量的观测值(观测比M/N≥0.1),即可达到分类识别的目的;当信噪比提高时,识别概率将会以更快的速度收敛至100%,且对K值的敏感程度也会随之降低。这样,不仅提高了核军控核查的实时性,而且还有效降低了采样成本,为核材料浓度的在线判读提供了一种新的理论基础和实现方法。     

微扫描技术对光电图像混淆噪声的影响

在分析采样理论和微扫描理论的基础上,引入了一个评价光电成像系统混淆噪声的品质因数,定量地分析了不同模式的微扫描对系统混淆噪声的改善程度。     

Linear Cavity Erbium—Doped Fibre Laser with Tunable Wavelength Range of 112nm

We report on a linear cavity erbium-doped fibre laser with a large tuning range of 1509-1621nm.We obtain a 1dB flat tuning range of 1538-1613 nm and a 3dB tuning range of 1516-1621 nm.The threshold at 1580 nm is 6.1mW,the slope efficiency is 0.193 and the output power is 18.2mW,when 100mW pump power at 1480nm is provided.High signal-to-noise ratios of better than 60 dB are achieved within all the tuning ranges.     

均匀聚焦磁场中束晕-混沌的孤子控制

采用粒子.束核模型,对均匀聚焦磁场中满足K-V分布的离子束进行模拟研究.观察到束晕.混沌现象,基于束晕.混沌的非线性控制策略,提出控制束晕.混沌的孤子函数控制器,并给出具体的实施方案.模拟研究表明,运用这种方法可以消除束晕及其再生现象,达到对束晕.混沌的有效控制.     

简谐噪声激励下FitzHugh-Nagumo神经元的动力学行为

研究了简谐噪声激励下的FitzHugh-Nagumo神经元模型, 其放电形式、相干共振等动力学行为均受噪声阻尼参数和频率参数的影响.选择不同的参数所得到的神经元的放电形式不同.神经元存在共振特性,对某一频率的噪声有更强的响应,在此频率参数下的峰序列更有序,出现相干共振系数的极小值.噪声的阻尼参数越大,不同的频率成分越多,神经元的响应也变得杂乱,进而导致神经元与噪声的同步变弱,峰序列相干共振系数也相应增大. 关键词： 简谐噪声 FitzHugh-Nagumo神经元 相干共振 峰峰间隔     

四个平行共轴等大载流方线圈磁场的均匀性分析

匀强磁场广泛应用于科学研究和工程技术.以毕奥-萨伐尔定律和磁场叠加原理为基础,建立了4个平行共轴等大载流方线圈磁场磁感应强度的表达式;用泰勒级数展开方法,发现了线圈系统磁场均匀性最好的条件;借助于数值计算,讨论了3种具体情况下线圈系统磁场的均匀性.结果表明:在最佳状态下,线圈系统能够在较大空间区域产生相对偏差小于0.01%、方向偏差小于0.01度的均匀性极高的磁场,并且磁场的均匀性和空间范围都明显优于方形亥姆霍兹线圈的磁场.     

基于受激布里渊散射和耦合型双环的 可调谐光电振荡器

提出了一种基于受激布里渊散射和耦合型双环的可调谐光电振荡器.该光电振荡器将受激布里渊散射和耦合型双环结构相结合,利用受激布里渊散射的窄带增益谱选择振荡频率,实现微波信号的频率可调谐.通过耦合型双环结构,有效地抑制了微波信号的边模,降低了微波信号的相位噪声,提高了微波信号的频率和功率稳定性.实验结果表明,该结构的光电振荡器可以产生2GHz到18GHz的微波信号,边模抑制比优于60dB,相位噪声在10kHz频偏处低于-95dBc/Hz,在实验室环境下10GHz微波信号30min内频率漂移小于0.3ppm,功率漂移低于0.2dB.     

基于退化转换及可分离全变差模型的图像修复

空域重叠的模糊和噪声引起图像退化,修复通常比较复杂。为简化图像修复,提高修复质量,提出利用二阶逼近算子将传统图像修复中既含噪声又含模糊的双退化模型转化为只含"动态噪声"的单退化模型。在传统全变差模型的基础上,提出了一种利用低维差分投影的思想,建立元素可分离的全变差模型,利用一阶梯度下降算法解决"动态噪声"问题。仿真结果表明,该方法适用于多种退化模型,即使在强退化环境下,依然可以有效地去除噪声和模糊,保留图像边缘和细节信息,使退化图像恢复到较理想的状态。     

利用船舶噪声的自相关与倒谱联合估计多径时延

对2007南海试验中多个航路船舶噪声的自相关和倒谱特征进行了分析研究,结果发现:近距离处倒谱图中的时延峰曲线消失、自相关相对倒谱有更高的时延峰检测信干比。类似现象此前未见报道,说明在一定条件下采用单一自相关法或倒谱法均难于连续检测时延峰。为解决这一问题,首先应用射线声学理论结合数值仿真,解释了该试验现象的产生与“随距离减小,倒谱和自相关的时延峰绝对幅度分别减小和增大”的性质有关,进而提出了一种利用船舶噪声的自相关和倒谱联合估计多径时延的方法。海试数据处理结果表明:本文方法能够稳健地跟踪多径时延峰,有效地弥补传统单一自相关法和倒谱法的不足,对解决多径时延的连续估计问题有明显效果。      

小波分析及其在高光谱噪声去除中的应用

为了消除高光谱遥感图像中光谱曲线的锯齿型噪声,提高利用光谱曲线进行信息提取研究时的精度,文章使用USGS(united states geological survey)光谱库中的植被光谱进行模拟,添加了信噪比为30的噪声后采用小波阈值法进行噪声去除,并利用信噪比、均方误差和光谱角三项指标以及综合评估系数η来对去噪效果进行评估,寻找出最佳的参数组合。实验表明,使用db12,db10,sym9,sym6等小波对含噪光谱进行3～7层分解,采用软阈值函数处理小波变换系数并使用Heursure阈值方案进行阈值估计,然后根据第一层小波分解的噪声水平估计进行阈值调整可以得到满意的去噪效果。不过该方法对噪声水平有一定的依赖性,针对不同噪声水平时需探索更合适的参数组合。