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为进一步提高神光-Ⅲ原型装置8束三倍频激光焦斑的能量集中度,需要对神光-Ⅲ原型装置的全光路系统波前进行校正。其中的关键技术之一就是要准确获得全光路系统的波前畸变。神光-Ⅲ原型装置的8束激光主放诊断包内均配置了一套哈特曼波前传感器,可以较为方便地获得主放大系统输出波前,但却无法直接获得靶场系统波前。解决方法主要有逆向标定和靶点直接测量两种,通过比较两种方法的技术复杂性、测量准确性等指标,结合对校正前后远场焦斑的测量,最终确定采用靶点直接测量的方法能简单、有效地获得全光路系统波前畸变。 相似文献
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激光棒波前畸变测试仪 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了自行开发的移相式数字波面干涉仪的原理和特点 ,仪器主要用于激光棒材料波前畸变测试 ,仪器口径为 30mm ,精度优于λ/ 2 0 ,重复性优于λ/ 5 0。仪器硬件具有四个特点 :变倍、调焦、光通量控制、调整和测试转换 ;软件包建立在WINDOWS98平台上 ,进行干涉图采集、处理、波面图形绘制。输出结果形象直观 ,整个操作简单方便快捷 ,测试过程 2 6s。仪器还可测量晶体材料折射率均匀性、晶体元件面形、角度、平行度等。通过测试比对 ,数据与ZYGO结果一致 相似文献
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曹士轲 《南京邮电学院学报(自然科学版)》1997,17(2):73-76
提出了一个基于维纳-辛钦定理的求部分响应功率谱密度的有效方法,分析了部分响应信号功率谱密度对于信号传输特性的影响。 相似文献
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为表征SILEX-Ⅰ超强超短脉冲钛宝石激光装置的性能,利用高空间分辨的哈特曼波前传感器实验研究了该系统的光束波前畸变特性。实验中采用俄罗斯科学院激光和信息技术研究所研制的自缩束哈特曼波前测量系统,哈特曼波前传感器的最大入射口径可达95mm,测量精度为0.08μm。得到激光脉冲在压缩前的P-V值仅为0.13λ(λ=800nm),RMS值为0.02λ;压缩后P-V值为0.63,λRMS值为0.09λ,并对实验结果进行了分析和讨论。结果表明,该激光装置具有良好的光束质量,其主要波前畸变来源于压缩池。 相似文献
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光谱色散和分布式相位板联用对靶面辐照均匀性的改善 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对分布式相位板和光谱色散匀滑技术联用的模拟计算,分析了联用实验中焦斑的变化,论证了非设计采样点光强的不可控性对焦斑匀滑质量的损害。模拟结果证实了光谱色散匀滑技术对色散方向上的焦斑均匀性的改善,焦斑不均匀性由58.30%降为19.50%。通过分析焦斑不均匀性与光谱色散匀滑积分时间的关系,发现5~6个光谱色散匀滑调制周期时得到最优匀滑效果。对焦斑频谱的分析显示,光谱色散匀滑技术可以有效抑制由非设计采样点光强引入的高频成分,26.3μm内的光强调制被平滑,同时很好地保持了由分布式相位板决定的焦斑低频包络,在实验与模拟中均得到很好验证。为进一步的分布式相位板与光谱色散匀滑技术联用设计提供了理论依据。 相似文献
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提出了一种间接检测聚光光伏发电系统中菲涅透镜聚焦光斑能流密度分布的方法,搭建了检测实验装置,通过标定相机像素灰度值与聚焦光斑能流密度值的比例因子k,介绍了从聚焦光斑灰度图提取光斑能流密度分布的具体过程.对检测精度进行了验证,结果表明:采用该检测方法得到的光斑峰值能流密度相对误差小于2.1%.该方法具有操作简单、检测精度高的优点,可广泛应用于聚光光伏发电聚焦光斑的能流密度分布的检测. 相似文献
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用于高重复频率热容主振荡功率放大器激光系统的波前检测技术 总被引:2,自引:2,他引:0
高重复频率热容主振荡功率放大器(MOPA)激光系统的工作过程一般只持续几秒至几十秒,在此过程中系统输出光束的波前畸变是动态变化的。采用环路径向剪切干涉(CRWSI)技术对高重复频率热容MOPA系统波前畸变的变化过程进行检测,并对系统的总体结构进行了设计。搭建了一个简化的实验系统,采用平凹透镜来代替光放大器产生波前畸变,并由此对环路径向剪切干涉仪的测量精度进行了验证。结果表明,实验测量结果与理论计算值之间的峰值误差为7.8%(0.02λ)。 相似文献
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基于MATLAB的GMSK和基带信号功率谱密度仿真实验开发 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了使用MATLAB模块仿真的方法开发GMSK系统误码率测试实验、各种数字基带信号功率谱密度分析实验。该方法不仅可以完成对通信系统各模块的仿真,通过对不同模块函数的组合调用,还可以实现对整个系统的仿真。在通信原理课程教学过程中,将仿真实验和电路实验系统结合使用,有效地弥补了电路实验系统的不足。 相似文献
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本文研究了一种在背景噪声和干扰噪声存在的情况下基于麦克风阵列的噪声消除方法,具有准确的指向性。波束形成可以更好的获取指定方向的增强语音及抑制其它方向的噪声的效果。而现已存在的波束形成的方法处理后,增强之后的语音仍然会存在部分的干扰噪声。针对这样的问题,本文提出了一种利用信号功率谱密度比值的广义旁瓣消除波束形成方法来进一步实现对背景噪声和干扰噪声的抑制。此外,本文还进一步利用深度神经网络的方法,通过训练多目标函数下的掩蔽值结合最优改进对数谱幅度,做后置滤波可以更高效地对残留干扰噪声进行消除。本文中通过对比实验,比较了不同的基线方法,更好地验证了所提出算法的有效性。 相似文献