【摘 要】
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星模拟器是为模拟真实的恒星物理特性而设计的,由于不同恒星的色温和星等不同,为了更真实地模拟恒星,需要星光光源模拟系统能够实现色温和星等大范围高精度可调.该系统由积分球、光源模块、控制模块以及光纤光谱仪构成闭环光源模拟系统.为保证出射光的均匀度,采用了溴钨灯和多种单色LED混光作为光源,用恒流驱动方式控制LED的输出亮度.引入量子行为粒子群算法作为光谱匹配算法,求解LED系数ai.随着迭代次数的增加,适应度函数的值达到最小,则色温和星等的模拟误差变小.经实验验证:实现了色温3000、4300、5500、65
【机 构】
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长春理工大学光电工程学院,吉林长春130022;长春市理工高精度光电测试产业技术研发中心,吉林长春130022;长春理工大学光电工程学院,吉林长春130022;中车长春轨道客车股份有限公司,吉林长春1
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星模拟器是为模拟真实的恒星物理特性而设计的,由于不同恒星的色温和星等不同,为了更真实地模拟恒星,需要星光光源模拟系统能够实现色温和星等大范围高精度可调.该系统由积分球、光源模块、控制模块以及光纤光谱仪构成闭环光源模拟系统.为保证出射光的均匀度,采用了溴钨灯和多种单色LED混光作为光源,用恒流驱动方式控制LED的输出亮度.引入量子行为粒子群算法作为光谱匹配算法,求解LED系数ai.随着迭代次数的增加,适应度函数的值达到最小,则色温和星等的模拟误差变小.经实验验证:实现了色温3000、4300、5500、6500、7600、20000 K的模拟,色温匹配误差优于±10％;模拟星等+2～+8.5 Mi可调,星等匹配误差优于±6％.
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报道了一种采用氧化石墨烯作为可饱和吸收体的二极管泵浦的被动调Q和调Q锁模运转的Tm,Ho∶ LLF激光器.采用透过率分别为3％、5％和9％的输出镜,首先研究了Tm,Ho∶ LLF激光器的连续运转特性.实验和模拟结果均表明采用透过率为9％的输出镜输出特性最好,当最大泵浦功率为20 W时,连续光输出功率高至1793 mW.接着以氧化石墨烯为饱和吸收体,采用透过率为9％的输出镜研究了Tm,Ho∶ LLF激光器的调Q和调Q锁模特性.实验表明:当790 nm LD泵浦功率小于7.26 W时,激光处于单纯调Q运转状态
实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征.现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性.文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系
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高分七号卫星(GaoFen-7,GF-7)搭载了我国首台正式用于对地观测的星载激光测高仪,其测高精度备受国内外关注.文中系统性介绍了基于地形匹配、单片足印影像以及地面探测器阵列的3种检校方法,并利用同一地区GF-7星载激光数据,分别进行不同检校试验与验证,对比和分析3种不同检校试验后GF-7星载激光测高仪的高程测量精度.结果 表明,基于地面探测器阵列的检校方法精度最高.以高精度机载LiDAR点云作为地面验证数据,GF-7星载激光测高仪经检校后波束1精度达到0.177 m,波束2为0.157 m;受限于检校
自1994年首次利用克尔透镜锁模钛宝石激光器泵浦RTA光学参量振荡器实现中红外飞秒激光输出以来,在这20多年的时间内,随着高功率近红外泵浦源与各种优质非线性晶体的不断涌现,中红外飞秒光学参量振荡器在平均功率、脉冲宽度、调谐范围等方面都取得了长足的发展,为基础科学研究、生物医疗以及国防安全等领域提供了多样化的应用工具.文中将2～5 μm中红外飞秒光学参量振荡器分为波长可调谐输出型与宽光谱输出型两类,分别重点就这两类中红外飞秒光学参量振荡器的国内外研究进展进行综述,最后对进一步发展趋势进行了展望.高功率、高光
基于差频产生的中红外飞秒光源具有波长调谐范围宽(6～20 μm)、覆盖范围广(整个“指纹区”)和系统复杂程度低等优势,超快光纤激光器驱动的中红外飞秒光源只有差频部分采用了空间光路,进一步提高了系统的稳定性.文中介绍基于超快光纤激光器驱动的光学差频产生长波中红外飞秒脉冲的技术路线,阐述在差频过程中如何通过非线性光纤光学技术(包括超连续谱产生、孤子自频移和光谱滤波技术)产生合适的信号脉冲,并从理论上详细介绍差频过程中提高中红外脉冲功率的方法.
针对红外图像相比于RGB图像纹理较少的特性,提出一种使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩方法,旨在改进基于卷积神经网络的目标检测方法对红外图像场景的适应性,在压缩网络规模的同时提升其泛化能力。首先阐述了Lp归一化权重的稀疏性可以通过调节p进行精确控制这一现象。基于该现象,提出了一种目标检测网络稀疏化训练方法。该方法分别使用Lp球面梯度下降与经典梯度下降训练主干网络和检测器,以平衡网络规模与拟合
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