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基于单发光区芯片的大功率光纤耦合激光器的输出远场特征分析 被引量：5
1
作者 夏晓宇 高欣 +4 位作者 许留洋 曹曦文 乔忠良 王宪涛 薄报学 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期170-176,共7页
为研究光纤耦合激光器的输出远场特征,基于ZEMAX光学设计软件,模拟了基于单发光区激光器芯片的多种光纤耦合结构,分析了不同耦合结构的输出远场特征。模拟结果表明:单管耦合输出远场分布通常为中间亮、边缘暗的圆形光斑。当准直后的光... 为研究光纤耦合激光器的输出远场特征,基于ZEMAX光学设计软件,模拟了基于单发光区激光器芯片的多种光纤耦合结构,分析了不同耦合结构的输出远场特征。模拟结果表明:单管耦合输出远场分布通常为中间亮、边缘暗的圆形光斑。当准直后的光束快慢轴光束尺寸基本一致时,远场输出光斑均匀性会得到极大改善;当存在光纤轴心角向误差(大于1°)时,远场输出光斑的均匀性会明显降低。多单管耦合时,单管之间的台阶高度若大于准直后的快轴光斑尺寸,则对应的远场输出为有暗区的同心圆环,单管的数量对应圆环的数量。为了提高输出远场分布的均匀度,应严格控制合束单管之间的台阶高度。 展开更多
关键词 单发光区激光器 ZEMAX 光纤耦合 远场特性
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GaAs半导体表面的等离子氮钝化特性研究 被引量：4
2
作者 许留洋 高欣 +4 位作者 袁绪泽 夏晓宇 曹曦文 乔忠良 薄报学 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期428-431,共4页
采用射频(RF)等离子方法,对Ga As样品进行了150 W高功率等离子氮钝化及快速退火处理。经过该方法钝化后的样品,光致发光(PL)强度上升了91%。XPS分析得出,Ga As样品表面的氮化效果随着氮等离子体功率的增加而逐渐趋于明显。氮化后的样品... 采用射频(RF)等离子方法,对Ga As样品进行了150 W高功率等离子氮钝化及快速退火处理。经过该方法钝化后的样品,光致发光(PL)强度上升了91%。XPS分析得出,Ga As样品表面的氮化效果随着氮等离子体功率的增加而逐渐趋于明显。氮化后的样品表面未发现氧化物残余。样品在空气中加热放置30 d,PL强度下降不明显,说明表面钝化层具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 等离子 XPS PL GAAS
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高亮度小芯径半导体激光器光纤耦合设计 被引量：5
3
作者 曹曦文 高欣 +4 位作者 许留洋 夏晓宇 乔忠良 王宪涛 薄报学 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2017年第1期7-9,共3页
为了获得高亮度的半导体激光器,采取6只单管半导体激光器芯片进行等光程排列,波长为940nm,芯片腔长3.5mm,发光区尺寸1μm×30μm,快轴发散角30°,慢轴发散角10°,功率为6W。设计光学系统,使合束光束BPP_(laser)<BPP_(fib... 为了获得高亮度的半导体激光器,采取6只单管半导体激光器芯片进行等光程排列,波长为940nm,芯片腔长3.5mm,发光区尺寸1μm×30μm,快轴发散角30°,慢轴发散角10°,功率为6W。设计光学系统,使合束光束BPP_(laser)<BPP_(fiber),满足与小芯径50/125μm多模光纤进行高亮度、高效率耦合的要求。光纤输出亮度达到44.3MW/(cm^2·sr)。 展开更多
关键词 半导体激光器 高亮度 小芯径 耦合 ZEMAX
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射频等离子硫钝化GaAs(100)的表面特性 被引量：1
4
作者 许留洋 高欣 +4 位作者 袁绪泽 夏晓宇 曹曦文 乔忠良 薄报学 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期556-560,共5页
采用射频等离子方法,对Ga As(100)衬底片表面进行干法硫等离子体钝化,旨在得到性能稳定含硫钝化层。样品经过360℃温度条件下的快速热退火,光致发光(PL)测试表明,钝化后的样品PL强度上升了71%。同时,钝化样品的稳定性测试结果表明,样品... 采用射频等离子方法,对Ga As(100)衬底片表面进行干法硫等离子体钝化,旨在得到性能稳定含硫钝化层。样品经过360℃温度条件下的快速热退火,光致发光(PL)测试表明,钝化后的样品PL强度上升了71%。同时,钝化样品的稳定性测试结果表明,样品放置在实验室空气中30 d,其PL强度未出现明显变化,说明Ga As的等离子体干法硫钝化具有较好的性能稳定性。 展开更多
关键词 射频等离子体 光致发光 钝化 GAAS
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基于压缩感知的人脸识别算法实现 被引量：3
5
作者 孙海威 曹曦文 +2 位作者 张鑫晟 孔尧 宋雪桦 《信息技术》 2018年第3期155-158,共4页
为了可以更好地处理人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,文中提出了一种基于压缩感知的人脸识别算法。首先采用随机测量矩阵将人脸稀疏表示,其次使用主成分分析法对人脸进行特征提取,最后运用改进的梯度投影法来确定测试人脸图... 为了可以更好地处理人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,文中提出了一种基于压缩感知的人脸识别算法。首先采用随机测量矩阵将人脸稀疏表示,其次使用主成分分析法对人脸进行特征提取,最后运用改进的梯度投影法来确定测试人脸图像的分类。实验在ORL人脸数据库中进行验证,表明本文提出的算法具有更短的识别时间和更高的识别率。 展开更多
关键词 压缩感知 人脸识别 稀疏表示 梯度投影 主成分分析法
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基于SVM算法对车辆加速踏板舒适性的研究与实现 被引量：1
6
作者 孔尧 曹曦文 +2 位作者 张育华 曾洁 宋雪桦 《信息技术》 2018年第6期22-25,共4页
为了改善车辆加速性能从而提高司机驾驶舒适度,文中提出利用分类算法对车辆加速性能进行研究。首先将采集到的踏板开度数据预处理,其次进行特征提取,通过支持向量机分类算法有效提高加速踏板开度分类精度,并运用Hadoop分布式处理方式来... 为了改善车辆加速性能从而提高司机驾驶舒适度,文中提出利用分类算法对车辆加速性能进行研究。首先将采集到的踏板开度数据预处理,其次进行特征提取,通过支持向量机分类算法有效提高加速踏板开度分类精度,并运用Hadoop分布式处理方式来提高大量分类数据处理的效率。测试结果表明,文中提出的方法提高了分类准确性提高到70%以上以及hadoop集群分类效率提高显著。 展开更多
关键词 加速踏板开度 SVM HADOOP 分布式
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基于改进混合范数的图像重构算法
7
作者 张鑫晟 曹曦文 +3 位作者 孙海威 孔尧 叶润武 宋雪桦 《信息技术》 2018年第2期133-136,共4页
压缩感知理论利用图像稀疏表示的先验知识,通过少量的测量值精确地恢复出原始图像信号。DTCWT凭借其更好表达图像边缘特征的特点,结合贪婪算法和凸优化算法的优点,在双树复数小波变换为稀疏基,局部哈达玛矩阵为观测矩阵的基础上提出改... 压缩感知理论利用图像稀疏表示的先验知识,通过少量的测量值精确地恢复出原始图像信号。DTCWT凭借其更好表达图像边缘特征的特点,结合贪婪算法和凸优化算法的优点,在双树复数小波变换为稀疏基,局部哈达玛矩阵为观测矩阵的基础上提出改进的快速二步迭代混合范数算法。该算法的图像重构质量优于FIST算法以及IST算法,实验表明改进的混合范数的图像重构算法具有更好的图像重构质量和重构速度。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏变换 混合范数 图像重构
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腹泻婴幼儿粪便轮状病毒检测分析 被引量：7
8
作者 曹曦文 刘奇石 肖少寒 《现代医院》 2009年第1期64-65,共2页
目的了解腹泻婴幼儿粪便轮状病毒(RV)检出状况。方法留取腹泻婴幼儿的粪便检测RV,对检测结果按不同的年龄、性别进行统计分析。结果腹泻婴幼儿粪便检出RV为1066例(占48.5%),男女发病之比为2.4:1,男性阳性率为48.7%;女性阳性率为48.1%,... 目的了解腹泻婴幼儿粪便轮状病毒(RV)检出状况。方法留取腹泻婴幼儿的粪便检测RV,对检测结果按不同的年龄、性别进行统计分析。结果腹泻婴幼儿粪便检出RV为1066例(占48.5%),男女发病之比为2.4:1,男性阳性率为48.7%;女性阳性率为48.1%,男女检出率无显著性差异。高发病年龄段是3个月～2岁,占总阳性90.9%,RV感染明显增多时间是10月份至次年2月份,占全年发病总人数86.6%,高峰时间是11月、12月、1月3个月,占全年发病率总数76.8%。结论RV是引起婴幼儿腹泻的主要病原体,检测粪便RV是临床诊断和对症治疗婴幼儿RV肠炎的重要依据。 展开更多
关键词 腹泻 大便 轮状病毒肠炎
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窒息新生儿血电解质变化与窒息分度的相关性
9
作者 曹曦文 刘奇石 肖少寒 《现代医院》 2009年第3期87-88,共2页
目的探讨新生儿窒息后血电解质异常变化与窒息临床分度的关系,为临床治疗提供参考依据,提高抢救成功率及治愈率。方法回顾型分析109例确诊窒息的新生儿入院治疗前的血电解质结果及其与疾病严重程度的关系。结果电解质紊乱以低钠、低钙... 目的探讨新生儿窒息后血电解质异常变化与窒息临床分度的关系,为临床治疗提供参考依据,提高抢救成功率及治愈率。方法回顾型分析109例确诊窒息的新生儿入院治疗前的血电解质结果及其与疾病严重程度的关系。结果电解质紊乱以低钠、低钙、低氯血症最为多见,其次为低镁血症,其降低程度与窒息程度呈正相关(p<0.01)。血钾变化不明显。结论窒息可以引起新生儿出现血电解质紊乱;对窒息新生儿要注意监测血电解质变化,可作为分析病情的评价指标,要及时纠正异常,以免加重病情。 展开更多
关键词 新生儿窒息 电解质 临床分析 患者
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针对ASR系统的快速有目标自适应对抗攻击 被引量：3
10
作者 张树栋 高海昌 +1 位作者 曹曦文 康帅 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期168-175,共8页
对抗样本是一种恶意输入,通过在输入中添加人眼无法察觉的微小扰动来误导深度学习模型产生错误的输出。近年来,随着对抗样本研究的发展,除了大量图像领域的对抗样本工作,在自动语音识别领域也开始有一些新进展。目前,针对自动语音识别... 对抗样本是一种恶意输入,通过在输入中添加人眼无法察觉的微小扰动来误导深度学习模型产生错误的输出。近年来,随着对抗样本研究的发展,除了大量图像领域的对抗样本工作,在自动语音识别领域也开始有一些新进展。目前,针对自动语音识别系统的最先进的对抗攻击来自Carlini&Wagner,其方法是通过获得使模型被错误分类的最小扰动来生成成功的对抗样本。因为这种方法需要同时优化两个损失函数项,通常需要进行数千次迭代,效率低下,因此提出了A-FTA方法。该方法通过最大化自动语音识别模型关于对抗样本的预测和目标短语之间的相似度来快速生成对抗样本,并且在攻击过程中根据是否攻击成功自适应地调整扰动大小,从而生成较小扰动的对抗样本。实验结果表明,这种方法相比于目前最先进的方法,用更少的迭代次数取得了更好的攻击结果,在高效的同时依然能保证很高的攻击成功率。 展开更多
关键词 深度神经网络 对抗样本 语音识别 机器学习 对抗攻击
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