绝对式光电编码器的编码理论研究进展

介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。     

光栅对石墨烯太赫兹光学性质的影响

在不考虑等离激元诱导效应的情况下，利用玻尔兹曼平衡方程方法从理论上研究了金属光栅结构对石墨烯光电导率的直接影响。研究发现由于光栅对入射光的动量补偿作用，光栅对石墨烯的带内光电导率产生了显著的影响，使得在石墨烯的太赫兹吸收窗口区域出现光电导率峰，并且该光电导率峰可由光栅周期、电子浓度以及温度来调控。该研究有助于深入理解光栅结构对光电材料的影响，并表明光栅-石墨烯体系可以应用于可调谐的太赫兹光电器件，如太赫兹探测器。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

变分自编码器模型综述

变分自编码器（VAE）作为深度隐空间生成模型的一种，近年来其表现性能取得了极大的成功，尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一，可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射，进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状，并就此做了总结和对比，最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战，并就可能的发展趋势做了展望。     

光电信息科学与工程发展探索

光电信息科学技术融合了光学、电子学和信息技术,是一门新兴的科学技术。近年来,光电信息科学得到了长足的发展,在军事、工业生产、金融服务和医疗教育等诸多领域都有应用,极大程度地提升了人们信息交流沟通的效率,节约了大量的时间成本。针对光电信息科学与工程的应用和发展,该文进行了全面系统的分析和研究,总结了光电信息技术的应用范围和特点,并提出了未来光电信息科学与工程的发展前景和规划,希望为我国光电信息领域的发展建设提供一些有价值的参考思路。     

机载光电雷达它机试飞技术研究

机载光电雷达受平台及大气环境影响较大,而它机试飞能有效规避研制风险,是产品研制的必经阶段。本文介绍了机载光电雷达它机试飞试验系统组成、试验流程和数据处理等内容。经工程验证,实施过程满足任务需求,对其他光电系统的它机及本机试飞具有参考价值。     

基于DAE-BP神经网络的股票预测研究

股票指标数据种类多、维度高，且指标之间存在多重共线性。为了降低数据的维度、消除指标间的多重共线性和预测股票价格，首先构建了基于受限布尔兹曼机的深度自编码器，实现了高维数据向低维空间的压缩编码。然后基于BP神经网络建立了低维编码序列与股票价格之间的回归模型。实验结果表明，深度自编码器提取特征的能力优于主成分分析法和因子分析法；相比较使用降维前的数据，使用编码后的数据用预测股票价格，模型可以减少计算开销，并且获得更高的预测精度。     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。