面向空间引力波探测的激光低频段相对强度噪声测试技术

面向空间引力波探测对激光光源相对强度噪声的严苛需求,开展了极低相对强度噪声在低频段的测试表征技术研究。构建了基于低噪声光电探测器、高精度数字万用表以及快速傅里叶（FFT）频谱分析仪在低频段0.1 mHz～100 kHz的相对强度噪声测试系统。利用高精度数字万用表及FFT分段Smooth窗函数平滑算法实现对0.1 mHz～0.5 Hz的极低频段内相对强度噪声测试,本底噪声低于-99 dBc/Hz,同时利用低噪声放大器及FFT频谱分析仪测试在1 mHz～100 kHz的相对强度噪声,本底噪声低于-105 dBc/Hz。两种测试手段在1 mHz～0.5 Hz重叠频段内噪声测试结果的一致性验证了所构建测试系统在低频段测试结果的准确性。利用所构建的相对强度噪声测试系统对自研空间引力波探测用平面波导环形腔（NPRO）激光器、商用光纤激光器、商用外腔半导体激光器等多种激光器进行测试评估,并对其噪声成分及来源进行分析。所构建的低频段相对强度噪声测试系统可满足空间引力波探测对激光强度噪声评估的需求,同时也适用于其他低频段精密测量应用的激光光源噪声评估。     

基于改进三维块匹配滤波的红外全息降噪算法北大核心CSCD

红外全息技术更适用于长距离的大视场成像,但其散斑噪声与高斯噪声对图像质量的影响也更加显著,限制了红外全息技术的应用与推广。本文通过引入全局傅立叶阈值与自适应维纳滤波的方法对三维块匹配滤波算法进行优化,提高了其对红外全息图像降噪的适应性与细节保留,得到改进的三维块匹配滤波算法,并与多种采用传统滤波方法的结果进行了对比。结果表明,改进后的算法可以在对红外全息图像中的高斯噪声等环境噪声与散斑噪声进行降噪的同时保留更多细节,是一种更加适用于红外全息图像的降噪方法。     

基于FPGA与DSP遥测声压谱分析装置设计

为压缩飞行器遥测系统运行过程中的数据传输量,设计了遥测声压谱分析装置。设计基于FPGA与DSP双核架构,配合流水线作业的设计理念,采集信号的同时进行数据时频转换,并实时将数据处理结果传输给外部设备。噪声信号声压谱密度(SPL)算法运用1/3倍频程的方式选择噪声的频率带,采用快速傅里叶变换法(FFT),极大地降低运算量,缩短数据转换时间,从而实现数据传输的实时性。测试结果表明,该数据预处理装置算法的误差小于3.4%,设计具有良好的实时性和稳定性,具有较高的实用价值。     

云网融合背景下城域光网络的演进策略探讨

针对5G等新业务所带来的新的承载需求,阐述云网融合下网络总体架构的演进,分析城域网对业务承载存在的不足,得出城域光网络的演进的必要性。首先从新业务的承载需求出发,列举不同接入场景的特点,再结合ROADM(可重构光分插复用器)等新技术的技术特点和优势,对云网融合背景下网络和业务需求提出城域光网络的演进策略。     

三维显微图像的分辨率评估方法及应用

现有分辨率评估方法,如瑞利判据、阿贝判据、半峰全宽方法等都具有一定的应用局限性。本文采用基于切片傅里叶壳层相关(sFSC)的频域分辨率评估方法来评估系统的实际成像能力,该方法对分辨率的评估结果仅取决于图像质量,不受系统成像理论的影响,是一种客观、直接的计算方法。它将傅里叶壳层分成楔形壳层对,每个选择器都是一对镜像楔形,以改善由三维荧光成像各向异性带来的分辨率评估问题。实验结果表明,sFSC可作为一种无参考三维图像分辨率评估方法,且利用sFSC方法的分辨率结果所拟合的三维高斯点扩展函数(PSF)进行图像反卷积操作,能有效恢复图像纹理细节,提高图像信噪比,且相比于其他PSF估计方法,sFSC方法具有更好的性能。     

基于改进傅里叶级数的矩形板薄板振动特性分析

基于改进傅里叶级数对任意边界条件下的矩形薄板振动特性进行分析,通过傅立叶正弦级数的引入,修正了边界条件上的不连续性;此外,通过改变横向位移约束弹簧刚度值k和旋转约束弹簧刚度值K来模拟任意边界下矩形薄板的振动情形,克服了以往只能求解某些特定简化边界条件下振动问题的缺陷。通过与文献及有限元软件计算结果的对比,验证了此方法的有效性;研究表明,矩形薄板不同边界条件下固有频率值差异较大,但均随长宽比增大而减小。     

优化深度残差网络及其在强噪声环境下滚动轴承故障诊断中的应用

针对传统基于深度学习的故障诊断方法存在抗噪性能差、计算复杂度高和泛化性能不足的问题,提出了一种基于深度可分离残差网络（Depthwise Separable Residual Network,DS-ResNet）的滚动轴承故障诊断方法。采用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）将滚动轴承一维振动转换到频域进行表示;利用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution,DSC）计算复杂度低和逐点卷积（Pointwise Convolution,PWC）能增强网络非线性表达的优点,分别代替传统深度残差网络中的两个标准卷积层,构建出优化后的DS-ResNet模型。将各类故障状态下的频域信号作为DS-ResNet模型的输入进行识别分类,结果表明,在信噪比为-4 dB的强噪声环境中,识别准确率达到92.71%;在变转速工况下,平均识别准确率可达90.19%,高于其他常用深度学习诊断方法,且模型每轮的训练时间仅需2.16 s,证明了所提方法具有更好的抗噪性能、泛化性能和更高的诊断效率。     

ESPRIT在汽轮机刀具加工中的应用

车铣复合加工技术是近几年高速发展的先进制造技术,现已成为制造业应用最广泛的先进制造技术之一。本文阐述了应用ESPRIT软件实现车铣复合加工程序的编制,完成机夹式型线刀的数控加工过程,大大提高了加工效率和零件质量,同时也保护了机床。     

基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法

在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS...     

Fractional Fourier transform based transmitted reference scheme for UWB communications

In this paper,we propose a receiving system for impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) communications,in which the data and reference pulses are combined as one signal to transmit,and the received signal can be divided into the data and reference pulses in the receiver end using the energy concentration property of Chirp pulses in fractional Fourier transform (FrFT) domain.A detailed theoretical analysis of the proposed system is given,and the formulation of bit error rate (BER) is obtained.Then according to...