【摘 要】
：
应用传输矩阵法研究含缺陷层的函数型光子晶体表面的光自旋霍尔效应,数值计算和分析研究发现,通过调节入射线偏振光的偏振角、入射角、函数型光子晶体周期数、缺陷层光学厚度及入射光波圆频率等,可以实现反射光波和透射光波相对于入射点的横向位移控制.在数值计算中还发现通过调节相应参量可以实现百微米量级透射光波的横移,这些工作可为基于自旋的量子通信以及新型光电器件研究提供理论参考.
【机 构】
：
湖北第二师范学院物理与机电工程学院,湖北武汉430205;湖北第二师范学院光电材料与元器件研究所,湖北武汉430205
论文部分内容阅读
应用传输矩阵法研究含缺陷层的函数型光子晶体表面的光自旋霍尔效应,数值计算和分析研究发现,通过调节入射线偏振光的偏振角、入射角、函数型光子晶体周期数、缺陷层光学厚度及入射光波圆频率等,可以实现反射光波和透射光波相对于入射点的横向位移控制.在数值计算中还发现通过调节相应参量可以实现百微米量级透射光波的横移,这些工作可为基于自旋的量子通信以及新型光电器件研究提供理论参考.
其他文献
将开放式柔性铰链-杠杆结构与金属化光纤布拉格光栅(FBG)相结合,设计了一种用于动态轨道称重的FBG压力传感器.首先,采用金属化FBG,使FBG可以便利地焊接在柔性铰链支架上.然后,使用高响应频率的FBG解调仪快速读取实验数据.最后,利用FBG压力传感器,有效解决了测试系统的电磁干扰问题,并用铰链连接取代刚性连接,以提高传感器的灵敏度.实验结果表明,该传感器的压力灵敏度能达到60.8 pm/t,应变灵敏度为5.653 pm/με.
针对物质结构教学的抽象性,开发了一套基于三维虚拟技术的物质结构教学软件,可对结构模型进行旋转、平移、缩放、切割、镜像、插入或删除原子(团)及启停预先设置的动画等操作,强大的交互功能不仅能对分子或晶体结构如构造异构、立体异构、晶体的堆积方式、晶胞的划分、配位数、晶体结构中的空隙及空间利用率等问题进行效果极佳的可视化教学,另一方面,通过对B12与C60分子空间构型转变的探究揭示数学构型的重要性,通过对六方晶胞占有原子个数的探究修正晶胞模型,通过对金属晶体的4种基本堆积方式成因的探究提出“半密置层”概念来完善紧
基于激光在湍流大气中的光强闪烁现象搭建了一套横风测量系统,并提出了一种趋势匹配算法.对拟合后激光回波信号的趋势序列进行匹配,计算两束回波信号的相关时间时延,并反演出整条路径上的合成风速.用该系统与标准测风雷达分别对117、225、485m的目标路径进行同步测量,实验结果表明,两台设备的测量数据具有较好的一致性,相关系数分别为0.8567、0.8327、0.7647.此外,该系统采用收发一体化配置方式,具有结构紧凑、质量轻、体积小、便于携带、算法简单、测量精度高的优点.
为实现苹果产地的判别分析,以阿克苏、静宁、灵宝和烟台的红富士苹果为研究对象,在800～1700 nm范围内采集苹果的高光谱数据,分别采用一阶导数(1-Der)、二阶导数(2-Der)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波变换(WT)、平滑变换(SG)、傅里叶变换(FT)对原始光谱数据进行预处理,建立线性模型偏最小二乘法判别分析(PLSDA)和非线性模型极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)两种.结果 显示,采用MSC预处理方法的效果最佳,非线性模型优于线性模型.对MSC预处理之后的光谱
心血管疾病现今已成为人类健康的头号杀手,发展高分辨的腔内影像技术有助于心血管疾病的精准诊疗.光学相干层析成像(OCT)技术具有非接触、非侵入、高分辨率且成像速度快的优点,对心血管疾病的治疗可起到关键性指导作用.首先描述了近年来中国冠脉介入手术持续增长的状况,分别介绍了OCT、内窥OCT以及心血管OCT的研究发展和应用情况,详细综述了心血管OCT在学术研究和商业转化方面的发展进程,阐述了心血管OCT在冠脉斑块临床诊断中的重要作用以及对支架手术及预后的指导性作用.最后对未来心血管OCT的发展前景作出了展望,并
介绍一个面向高年级本科生的计算化学实验.通过量子化学计算与统计热力学方法相结合,预测了 298 K时过氧化氢的二面角,并与实验值进行比较.通过这一应用实例,使学生能够深入理解结构化学和物理化学的相关理论知识,尤其是对统计热力学的本质有一个直观认识,提升学生利用统计热力学处理科学问题的能力.
为了贯彻落实《国家职业教育改革实施方案》,教育部颁布的《中等职业学校公共基础课程方案》进一步确立了中等职业学校化学基础课的地位和作用.系统研究了新时代中等职业教育面临的形势与任务、化学基础课改革历程以及化学课程标准凸显出的中职化学课程改革的新理念,并分析了新课标对中职化学教师的新要求.
为了实现对案件现场常见食品包装纸的快速分类及认定,提出一种基于X射线荧光光谱(XRF)结合深度学习算法的食品包装纸可视化检验方法.首先,采用XRF检验44个不同来源的食品包装纸样本中的无机元素,并根据主要构成元素的含量,对其进行人工分类和系统聚类分析.其次,分别使用主成分分析和t分布随机邻域嵌入两种降维算法处理数据以检验聚类效果,并实现数据分类可视化.最后,随机选取80％的样本作为训练集构建人工神经网络,并进行相关实验.实验结果表明,所提方法在测试集上的分类正确率为88.9％,可以为未来公安业务实际应用提
利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合主成分分析-粒子群优化-支持向量机(PCA-PSO-SVM)算法对12类矿石进行分类识别.运用Savitzky Golay滤波、分段特征值提取法对光谱进行平滑滤波与基线校正预处理.选取经主成分分析(PCA)降维后的前25个主成分作为PSO-SVM分类模型的输入,得到对12类矿石的最佳识别准确率为100％.分别建立主成分-线性判别分析(PCA-LDA)、主成分-粒子群优化-误差反向传播神经网络(PCA-PSO-BP)两种分类模型,并与PCA-PSO-SVM模型进行对比
荧光超分辨显微成像技术的发展使得人们有望以前所未有的时空分辨率来实现细胞内动态生命活动的纳米尺度探测.传统超分辨显微成像技术需要较强的激发光源或采集数量较多的原始数据用于图像重建,因此在活细胞动态实时成像应用中存在不足.深度学习驱动的超分辨成像新技术的研究,有望在多个方面突破现有超分辨成像技术的发展瓶颈.从超分辨成像技术的原理出发,分析了传统超分辨成像技术的不足,总结阐述了深度学习技术在超分辨显微成像领域中的最新应用及未来的研究方向与面临的挑战.