国际安全认证

安全认证不仅是产品进入国内、国际市场的通行证,而且已成为保护消费者权益、维护市场秩序的有力工具。在进行安全认证时,企业应注意认证方案、认证机构的选择以及遵循一定的程序。     

随机生长误差对双腔型平顶法布里-珀罗滤波器的影响

在光网络中平顶滤波器可以有效地提高信道光检测的快速性和准确性。利用两个法布里珀罗腔间的串联耦合,可以构建出具有平顶透射特性的双腔型法布里珀罗滤波器。采用传输矩阵的方法,研究了随机生长误差对双腔型平顶滤波器透射特性的影响。模拟分析表明,当两个法布里珀罗腔的物理厚度差超过一个纳米时,在透射谱中就会出现两个高度不同的透射峰;解释了实测器件的透射谱中的双峰不对称性;用界面起伏的概念解释了实测滤波器带宽大于理论值的原因。理论分析与实验结果取得了较好的一致。     

具有90nm调谐范围的1.3μm Si基MOEMS可调谐光滤波器

利用表面微机械技术,成功制作了1.3μm Si基MOEMS可调谐光滤波器.原型器件在50V的调谐电压下,调谐范围为90nm.该技术可以用于制作1.3μm Si基可调谐光探测器.     

热光调谐滤波器的高温性能分析

研究了热处理对Si基热光Fabry-Perot(F-P)腔可调谐滤波器的影响,用原子力显微镜分析了高温热退火前后的器件表面变化.发现随着退火温度的升高,器件的透射峰发生蓝移,同时透射峰强度及DBR(distributed Braggreflector)反射率下降.透射峰蓝移是非晶硅和SiO2致密后折射率增大而厚度减小,最终导致DBR中心波长偏短所致;DBR反射率下降和透射峰强度的下降是高温下表面和界面变得起伏较大所致.     

1.55μm非晶硅热光F-P腔可调谐滤波器

介绍了一种Si基热光Fabry Perot (F P)腔可调谐滤波器.F P腔由电子束蒸发的非晶硅构成.利用非晶硅的热光效应,通过对Si腔加热,改变F P腔的折射率,从而引起透射峰位的红移.该原型器件调谐范围为1 2nm ,透射峰的FWHM (峰值半高宽)为9nm ,加热效率约为0 1K/mW .精确控制DBR(分布式Bragg反射镜)生长获得高反射率镜面是减小带宽的有效途径;通过改进加热器所处位置及增强散热能力,有望进一步提高加热效率     

Si基热光可调谐窄带平顶滤波器

利用Si基键合技术、台阶型F-P腔结构以及Si良好的热光效应,研制了一种新型全Si基的热光调谐窄带平顶滤波器.器件的平顶宽度为2nm,3dB带宽为4.4nm,自由谱宽约为8.5nm,在外加电场作用下,共振峰红移3.3nm.     

热光调谐滤波器的高温性能分析

研究了热处理对Si基热光Fabry-Perot (F-P)腔可调谐滤波器的影响，用原子力显微镜分析了高温热退火前后的器件表面变化. 发现随着退火温度的升高，器件的透射峰发生蓝移，同时透射峰强度及DBR(distributed Bragg reflector)反射率下降. 透射峰蓝移是非晶硅和SiO2致密后折射率增大而厚度减小，最终导致DBR中心波长偏短所致；DBR反射率下降和透射峰强度的下降是高温下表面和界面变得起伏较大所致.     

镜面起伏对1.55μm Si基MEMS光滤波器的影响

用传输矩阵方法,在简化的光学模型基础上,分别讨论了分布式Bragg反射镜DBR(Distributed Bragg Reflector)的生长精度及镜面起伏对1.55 μm Si基MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System)可调谐光滤波器透射谱的影响.计算表明:DBR生长误差仅使主透射峰位置发生变化,而镜面起伏是导致主透射峰性能劣化的主要原因,它使得FWHM增大,透射峰强度下降.理论计算结果能较好地解释实验现像.在此基础上,进一步讨论了引起镜面起伏的多种原因,并提出了可能的解决方法.     

Si基热光可调谐窄带平顶滤波器

利用Si基键合技术、台阶型F-P腔结构以及Si良好的热光效应,研制了一种新型全Si基的热光调谐窄带平顶滤波器.器件的平顶宽度为2nm,3dB带宽为4.4nm,自由谱宽约为8.5nm,在外加电场作用下,共振峰红移3.3nm.     

改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法研究

本文将混洗蛙跳算法应用于软硬件划分,提出一种新型的软硬件划分方法。针对混洗蛙跳算法应用于离散型问题时普遍存在的种群更新过慢、算法寻优方向盲目等问题,本文采用随机步长来改进青蛙种群的迁移行为,采用子种群内进化与全局混洗进化相结合的策略改进盲目全局寻优的情况,并根据无效迭代次数来提前终止迭代以提高算法效率。在划分实验中,改进后的算法的平均最优解比原始算法减小了17.4%～73.3%,平均硬件面积比原始算法大对不同结点数的随机DAG图4.32%～5.81%,平均仿真执行时间只有原算法的42.7%～64.0%。改进后算法在寻优能力和收敛速度上均优于原始算法,可更高效地完成软硬件划分任务。