【摘 要】
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科技文献是科技工作的一面镜子，因此，对某学科的科技文献流进行统计和分析，并作出定性解释，可较全面地看出某学科的发展历史和现状，甚而可能揭示其内部特征及预测发展前景。我们利用美国激光文献社出版的Journal of Current Laser Abstracts所登录的论文计数，对近年国外激光应用的文献进行了一次调查统计，并利用这些统计数据,试对国外激光应用的过去、现在及将来作些初步探讨。由于这本文摘月刊广收世界上用英文发表的有关激光的期刊、专利、会议录、政府报告、图书等各种文献，能反映出世界激光文献的主要
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科技文献是科技工作的一面镜子，因此，对某学科的科技文献流进行统计和分析，并作出定性解释，可较全面地看出某学科的发展历史和现状，甚而可能揭示其内部特征及预测发展前景。我们利用美国激光文献社出版的Journal of Current Laser Abstracts所登录的论文计数，对近年国外激光应用的文献进行了一次调查统计，并利用这些统计数据,试对国外激光应用的过去、现在及将来作些初步探讨。由于这本文摘月刊广收世界上用英文发表的有关激光的期刊、专利、会议录、政府报告、图书等各种文献，能反映出世界激光文献的主要倾向，而其分类又比较详细，涉及激光应用的各个具体领域，这就为我们的分析提供了一个较好的基础。
其他文献
利用BSO晶体的电光效应和光电导效应实现了光强的非线性调制,在0～25mW Ar~ 激光入射情况下得到了类似于饱和吸收体的非线性透过率。
应用相对论理论和多光子非线性Compton散射模型, 研究了Compton散射对短脉冲强激光在次临界等离子体中自聚焦的影响, 提出了将入射光和Compton散射光作为形成激光自聚焦的新机制, 给出了三级电流密度满足的修正方程, 并进行了数值模拟。结果表明, 相对论效应使等离子体中的短脉冲强激光自聚焦趋势减缓, 而散射则加速了自聚焦的发展, 总自聚焦趋势比无相对论时来得快一些, 主要原因是由于散射光和入射光形成的耦合光频率较入射光频率增大, 散射效应补偿了因相对论效应引起的自聚焦减缓效应的缘故。
本文系统地研究了对联三苯蒸气的荧光特性,测量了其吸收光谱、荧光光谱和荧光量子效率及其对温度、浓度,特别是激励波长的依赖关系,纠正了文献[2]报道的克分子消光系数值.本文提出了“脱宠子一内旋转效应”,借此能较合理地解释以对联三苯为代表的有机闪烁体蒸气的反常荧光特性.鉴于荧光量子效率对激励波长的强烈依赖关系,本文使用了氟化氪准分子激光在氢气中受激喇曼散射的第一级斯托克斯线和在甲烷中的第二级斯托克斯线泵浦对联三苯蒸气,但未能观察到激光输出.
针对粒子滤波算法在遮挡情况下导致视觉跟踪不稳定甚至丢失目标的问题,提出了一种基于团块建模与粒子滤波相结合的目标跟踪算法。首先通过图像分割的方法得到视频帧中的初始目标,并构建目标团块模型;然后基于多团块目标信息并结合粒子滤波算法进行分块跟踪;最后利用高斯加权的方式,得到最终的目标预测位置。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,尤其是在遮挡的情况下能够实现目标的稳定跟踪。
阐述了"猫眼效应"的基本原理,并在此基础上对"猫眼效应"进行了实验验证.实验结果表明,光电探测器的确存在"猫眼效应".利用"猫眼效应"进行远距离的目标探测与识别能够简化系统并有效提高目标探测识别的概率,对今后选取合适的方案进行空间目标捕获、跟踪和瞄准有一定的参考意义.
The interaction of micro-bubbles with ultra-intense laser pulses has been shown to generate ultra-high proton densities and correspondingly high electric fields. We investigate the possibility of using such a combination to study the fundamental physical
本文介绍一种用计算全息方法制作的激光扫描器,理论上衍射效率可达40%. 扫描矩形面积2×3mm~2,当Ar~ 激光功率为4W时,对砷离子注入硅的退火是有效的.
提出并实现了一种基于光纤中受激布里渊散射放大原理来测量光纤分布式反馈（DFB）激光器输出偏振模的新方法。利用连续可调谐激光器（TLS）与DFB激光器输出光的相互作用，得到DFB的两个输出偏振模式的绝对波长、相对波长间隔以及两偏振模式的相对强度。利用该方法研究了侧向应力对DFB激光器的影响，实现了单偏振单纵模的激光输出。与之前使用的法布里珀罗（FP）标准具以及FP干涉仪或者自拍频技术的检测方法相比，该技术可获得更多偏振模式的信息且简单直观。
数字全息显微成像技术因能高精度实现定量相位成像的优势受到生物成像与材料科学领域的关注,但共轭像的存在、相位包裹的困扰以及分辨率受限等问题一直阻碍了数字全息显微术的广泛应用。近些年,深度学习作为机器学习中一种对数据特征提取进行特化的模型,在光学成像领域中被广泛应用。除用于提高成像效率外,其解决成像逆问题的潜力也不断被研究人员发掘,为成像领域开辟了一条蹊径。本文从深度学习应用于数字全息显微成像的工作原