基于高速肖特基二极管的100 ps瞬态取样门设计与仿真

 皮秒级瞬态取样门主要应用于激光聚变实验和高能物理实验中,对单次高速脉冲进行实时取样。提出了一种新颖的基于肖特基二极管桥的平衡取样门,给出其模型和具体电路设计。电路仿真结果表明,对称的选通设计保证了选通脉宽为100 ps时,取样间隔也为100 ps,取样门带宽为4.4 GHz,可应用于多路超短激光脉冲取样。     

具有脉冲作用的离散广义切换线性系统的稳定性

应用驻留时间方法和平均驻留时间方法研究了一类由脉冲作用的离散广义切换线性系统的稳定性,给出了系统指数稳定的充分条件,讨论了当平均驻留时间足够大且重设律是允许的,那么系统是全局指数稳定的,利用广义系统受限的等价性质具体给出重设律的设计方法.数值算例和仿真方法说明了本方法的有效性.     

地下站台内轮轨滚动噪声的传播特性及其降噪措施

为分析轮轨滚动噪声作用下地下站台的声场特性,基于几何声学法建立了全尺站台三维声学仿真模型,首先利用有限元-边界元法计算得到了列车进站时引起的轮轨滚动噪声,并以此作为地下站台声学仿真模型的声源输入,研究了轮轨滚动噪声作用下地下车站站台内的声场分布及传播特性。在此基础上,进一步分析了轨行区吸声材料的敷设位置及敷设长度对站台区降噪效果的影响规律。研究表明,①列车驶入站台过程中,站台噪声最显著区域为进站端靠行车侧距站台门6m范围内,沿站台纵向及横向逐渐减小,至出站端轮轨滚动噪声的影响较小,其中列车1节车厢进入车站范围时站台区噪声最大,进站端A计权声压级最大值达到83.1 dB(A);②在轨行区站台板下部墙面及侧墙面同时敷设砂岩吸声板可取得较好的降噪效果,站台区进站端降噪量可达到2.9～5.3dB(A);③将吸声材料的敷设范围沿站台两侧延伸10m至隧道区间内,站台区进站端的降噪量可提高至6.1～7.9dB(A),尤其是当列车靠近站台但仍运行于隧道内时,但继续延长敷设长度对站台区降噪效果的提高不明显。     

脉冲同步不确定混沌鲁里叶系统

针对一类特殊的鲁里叶系统(混沌鲁里叶系统)的同步问题进行研究,应用脉冲控制方法实现混沌鲁里叶系统的鲁棒同步.在一定的假设条件下,得到其脉冲同步的充分条件,并设计一个简单控制器同步混沌鲁里叶系统.最后,通过研究数值示例说明脉冲控制器是一种有效的同步镇定工具,脉冲控制方法具有简单高效的特点.     

基于光学频率梳的超低噪声微波频率产生

低噪声的微波频率在雷达,长基线干涉仪等领域有重要应用.基于光学频率梳产生的微波信号的相位噪声在1 Hz频偏处低于–100 dBc/Hz,在高频(> 100 kHz)处低于–170 dBc/Hz,是目前所有的微波频率产生技术中噪声最低的.文章介绍了光学频率梳产生微波频率的基本原理,对基于光梳产生的微波频率信号的各类噪声和抑制噪声的技术进行了分析和总结.随后对低噪声的测量方法进行介绍,并展示了几种典型的微波频率产生实验装置和结果.随着光学频率梳和噪声抑制技术的不断提升,基于光梳的极低噪声微波频率源将有更广泛的应用前景和应用领域.     

超导动态电感单光子探测器的噪声处理

噪声是影响弱信号检测器件性能指标的主要因素之一,而最优滤波算法是白噪声背景中自适应提取弱有用信号的一种常见处理方法.本文针对极低温环境下微波动态电感探测器(microwave kinetic inductance detector, MKID)光子弱信号响应的噪声特性,在改进噪声模型的基础上利用最优滤波算法改进了探测信号的噪声处理.结果表明,经过改进噪声模型的算法处理, MKID的能量分辨(单光子探测器的主要性能指标之一)得到了15%左右的提升,实现了0.26 e V的红外单光子能量分辨.     

直流电纵向激励机械调Q CO2激光器的动力学分析

用一种快速斩波器实现简单直流电纵向激励CO₂激光的机械Q调制. 产生了峰值功率为1~2 kW、 重复频率为740 Hz、 单脉冲宽度为200~300 ns的激光脉冲. 用六温度模型模拟该机械调Q CO₂激光器Q调制的动力学过程, 分析了CO₂分子分解为CO分子比率、 腔内放电电子密度(放电电流)对输出脉冲强度的影响, 并计算了Q转换输出脉冲线形、 脉冲峰值功率及脉冲宽度, 理论计算分析与实验结果相符.      

超短脉冲微细电解加工电源及工艺试验

脉冲电源是实现高精度电解加工的关键技术之一.文中研制了一种用于微细电解加工的超短脉冲--纳秒级脉冲电源,其最小稳定输出脉宽为100 ns,额定电流为1 A,占空比和频率均独立可调.该电源采用直流加斩波输出方案,直流部分采用稳压集成块调压.设计的高频信号发生器工作频率范围宽;驱动信号具有陡峭的上升和下降沿,为斩波器提供了良好的驱动保证.斩波主器件采用快速互补功率场效应管,解决了波形失真问题.文中还针对微细电解加工工艺的特点设计了快速保护电路,实现了高精度的微细电解加工.最后,利用该电源样机加工出典型微细零件,验证了电源的有效性.     

采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法

针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。