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101.
采用MBE法制备了不同结构参数及不同阱中掺杂浓度的GaAs/AlxGa1-xAs量子阱红外探测器外延材料。通过对量子阱红外探测器材料特性和器件特性的实验测试及理论分析,研究了量子阱红外探测器的响应光谱特性,并通过薛定谔方程和泊松方程的求解,对掺杂对量子阱能级的影响做了研究。结果表明,由于应力导致的能带非抛物线性使得阱中能级发生了变化,从而引起吸收峰向高能方向发生了漂移,而阱中进行适度的掺杂没有对量子阱能级造成影响,光致发光谱实验结果与之吻合较好。在光电流谱的实验分析基础之上,分析了量子阱阱宽、Al组分与峰值探测波长λ的关系,为量子阱红外探测器的设计优化提供了参考。 相似文献
102.
研究了循环平稳信号的基本特性,通过分析通信系统中典型信号的循环平稳特性,得到了循环平稳的特征参数循环频率和信号特征参数的关系。在此基础上研究了该理论在通信领域的具体应用,提出了应用谱相关理论完成弱信号检测及信号特征参数(信号载频、码元速率)的估计方案,仿真实验结果表明,在-17dB的条件下能够进行信号的无误检测,可在-10dB条件下进行特征参数的无误估计。 相似文献
103.
从端元选择到光谱解混的距离测算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于支持向量机(SVM)的单纯形增长算法(SGA)新实现方法,该方法无需降维预处理,且采用低复杂度的距离尺度代替复杂的体积尺度;证明了线性SVM与传统线性光谱混合模型(LSMM)在光谱解混中的等效性,并探索了前者在信息的扩展利用和模型的非线性推广两方面的优势.实验结果表明,基于SVM的SGA实现方法在保证选择结果不变的前提下复杂度大大降低,SVM模型下解混精度明显提高. 相似文献
104.
105.
为了研究用于高功率激光器的掺Yb3+激光玻璃的制备和光谱特性,采用高温熔融工艺制备了两块碱金属元素含量不同的掺Yb3+硅酸盐激光玻璃,利用相应的光谱仪器测试了两块玻璃样品的吸收光谱和荧光光谱;分析了不同碱金属离子对吸收系数和荧光强度的影响;比较了倒易法和Fuchtbauer-Ladenburg(F-L)法两种不同方法得到的受激发射截面图,得到了Yb3+掺杂玻璃的各个光谱参量和激光参量。结果表明,随着碱金属离子半径的增大,吸收系数和荧光强度减小;样品的吸收截面图与倒易法计算所得的受激发射截面图相似,而与F-L法计算所得的受激发射截面图差别较大,并且倒易法发射截面图中主峰波长较F-L法发射截面图的主峰波长蓝移;最终样品1的增益性能比较好。 相似文献
106.
城市可见光图像中高大的建筑和树木造成的阴影及部分树木区域出现的颜色失真问题使得传统的颜色量化方法不能准确描述地物谱差异,最终导致分类精度下降。针对可见光图像中的阴影和颜色失真问题提出了一种改进办法:第一阶段针对阴影导致的被掩盖区域谱信息缺失问题,对阴影区域进行采样、分析,通过双阈值提取阴影区域并以面向对象分类方法获得绿色区域阴影。第二阶段通过融合树木区域在多源信息[激光雷达强度、多次回波的数字表面模型(DSM)]中的差异特征,剔除冗余,获取准确的树木区域,弥补颜色失真使得树木区域提取不完全的缺陷。实验结果与人工获取的真实数据对比显示,该方法与传统的Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合方法相比,分类精度有了明显的提高。 相似文献
107.
基于单色仪法对面阵CCD进行光谱响应测试,并对测试结果的不确定度进行全面评估。介绍单色仪法测试CCD光谱响应的原理;选用硅陷阱探测器作为标准探测器,搭建测试装置,得出400~1000 nm波段内面阵CCD光谱特性参量,其中峰值波长为602 nm,中心波长为580 nm,光谱带宽为402 nm;以632 nm处光谱响应测试为例,建立不确定度评估模型,分析了包括面阵CCD辐照度响应非均匀性、溴钨灯稳定性、单色仪出射波长重复性和准确度以及图像采集处理系统的稳定性对测试的影响。应用模型计算得出测试结果的合成标准不确定度为4.3%(k=1),满足面阵CCD光谱响应测试精度要求。 相似文献
108.
光纤光栅最佳切趾函数的研究 总被引:4,自引:2,他引:4
采用耦合模理论,给出了用传输矩阵法计算光纤Bragg光栅(FBG)特性的方法,进而得到了在不同切趾函数形式下的FBG反射谱的数值解。通过理论分析,给出了最佳切趾函数反射谱和群时延特性曲线。 相似文献
109.
红外/毫米波多模寻的系统关键技术分析 总被引:6,自引:0,他引:6
概述了红外/毫米波多模寻的系统的主要技术特点,对多谱段头罩的选材,外形与厚度的设计进行了计算与理论分析;探讨了适宜于多模导引头的多种类型稳定位标器和复合天线系统系统方案;重点对外/毫米波融合处理器系统进行了研究,针对红外,毫米波探测系统的输出信息,确定了多模寻的系统的融合层次与融合准则。 相似文献
110.
基于LIBS技术结合BP神经网络技术,对6类水稻种子进行类型鉴别研究.对水稻种子的LIBS全谱和分段光谱进行积分,再输入BP神经网络,得到:全谱积分前的识别率为81.02%,积分后识别率为93.40%,识别率提高12.38%;分段光谱积分后识别效果较好的是中心波长为405 nm、570 nm、810 nm的光谱,将这三... 相似文献