基于通道注意力机制增强DGNN的外骨骼机器人步态相位预测 被引量：1

1

作者 颜建军 许赢家 +2 位作者 林越 金理 江金林 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期110-118,共9页

利用一种基于通道注意力机制增强的有向图神经网络(Channel Attention Enhanced Directed Graph Neural Network,CA-DGNN)的外骨骼机器人步态相位预测方法,提高了步态相位预测的准确性和可靠性。首先,研制了人体下肢姿态信息采集装置,... 利用一种基于通道注意力机制增强的有向图神经网络(Channel Attention Enhanced Directed Graph Neural Network,CA-DGNN)的外骨骼机器人步态相位预测方法,提高了步态相位预测的准确性和可靠性。首先,研制了人体下肢姿态信息采集装置,采集人体下肢的行走步态数据并构建人体下肢的骨架模型;之后,建立了基于CA-DGNN步态相位的预测模型,提取人体步态相位的运动特征,并基于当前时刻数据预测未来时刻的步态相位;最后,探讨了滑动窗口大小对算法性能的影响。本文提高了外骨骼机器人步态相位预测的准确性和鲁棒性,为此方向研究提供了一种新的思路和方法。 展开更多

关键词 步态相位预测 惯性传感器 骨架 时空图卷积网络 通道注意力机制

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基于足压与姿态信息融合的步态相位识别方法

2

作者 颜兵兵 宋佳宝 +2 位作者 单琳娜 王璐 陈光 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第5期177-184,共8页

针对医疗康复和人机交互领域中下肢外骨骼机器人对人体步态识别的需求,提出了一种基于足压与姿态信息融合的步态相位识别方法。以足底压力分布和足部运动姿态为研究对象,构建出一套可穿戴式足部运动数据采集系统,并收集了平地行走、坡... 针对医疗康复和人机交互领域中下肢外骨骼机器人对人体步态识别的需求,提出了一种基于足压与姿态信息融合的步态相位识别方法。以足底压力分布和足部运动姿态为研究对象,构建出一套可穿戴式足部运动数据采集系统,并收集了平地行走、坡路行走和上楼梯3种步态信息。采用卷积神经网络分类算法对上述3种步态进行相位识别,平地行走、坡路行走和上楼梯3种步态相位识别率分别达到97.0%、97.4%、97.6%。通过与支持向量机和反向传播神经网络的步态相位识别效果进行对比,验证了基于卷积神经网络的步态相位识别方法的精确性,为下肢外骨骼机器人在智能化人机协作中的应用提供了重要支持。 展开更多

关键词 步态相位识别 足底压力 足部姿态 卷积神经网络 信息融合

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基于Densenet模型的步态相位识别研究 被引量：2

3

作者 付明凯 王少红 马超 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期119-128,共10页

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术,精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征(步速、步幅等)的随机性,本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位... 步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术,精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征(步速、步幅等)的随机性,本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位识别方法。首先,将两个惯性测量单元布置在胫骨前部和大腿前侧的股直肌,采集了200人次受试者前进、转弯、上楼梯、下楼梯4种步态任务的步态数据。然后,对数据进行滤波重采样预处理后作为所提模型的输入。最后,利用SECBAM-Densenet模型得到输出模型的分类结果。结果显示,改进后SECBAM-Densenet模型在同一个体中不同步态相位平均识别准确率达到了95.76%,相比其他模型有0.66%~21.22%的提升。在不同个体中,相位的识别准确率均高于94%。以上试验结果表明,本文提出的模型可以应用于步态相位识别领域,并为下肢外骨骼机器人的柔性控制提供了试验参考。 展开更多

关键词 步态相位 Densenet SE-net注意力模块 空间通道注意力模块

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基于粒子群优化BP神经网络的步态相位识别

4

作者 代金隧 何志琴 +3 位作者 马家庆 吴钦木 刘洪举 李永杰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期78-81,共4页

为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划... 为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划分准则分割后的数据作为输入,通过不断迭代更新粒子的速度和位置,来优化BP神经网络的权重和阈值。基于优化后的BP神经网络对输入数据进行训练,导出训练好的模型参数,并将其嵌入到外骨骼样机中进行实时步态相位识别测试。结果显示,该模型具有良好的实时性和高准确率,能够准确地识别步态相位。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 反向传播神经网络 步态相位 外骨骼样机

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基于双源传感与LSTM的运动步态相位识别研究

5

作者 李鑫 徐赵洁 +1 位作者 柳金康 梁旭 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期13-16,20,共5页

为了实现人体下肢不同运动模式步态相位更精确的识别,提出一种基于双源传感与长短期记忆(LSTM)的辨识方法。首先,对跑步、平地行走、上坡及上楼4种运动模式下运动学与生物学信息采集,并对4种步态进行了相位的划分。其次,采用经验公式对... 为了实现人体下肢不同运动模式步态相位更精确的识别,提出一种基于双源传感与长短期记忆(LSTM)的辨识方法。首先,对跑步、平地行走、上坡及上楼4种运动模式下运动学与生物学信息采集,并对4种步态进行了相位的划分。其次,采用经验公式对多运动模式进行特征提取,并利用LSTM算法实现对不同运动模式下的相位辨识,得到4种运动模式步态相位辨识平均准确率为95.76%。通过与K最近邻(KNN)、决策树(DT)算法对比,分别高出2.25%与1.66%。同时,与肌电、惯性测量单元(IMU)单源传感器辨识平均准确率对比,分别高出2.82%与2.70%。验证了在不同运动模式步态相位划分的基础上,双源传感与LSTM算法辨识的有效性。 展开更多

关键词 运动模式 步态相位 肌电传感器 惯性测量单元 长短期记忆算法

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激发压缩真空态的相位概率分布(英文) 被引量：2

6

作者 汪仲清 万鹏 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期589-593,共5页

应用Pegg和Barnett提出的相位算符和相位态理论,研究了激发压缩真空态的相位概率分布特性.数值计算结果表明,激发压缩真空态的相位概率分布主要受到相位参量和压缩参量的调节,相位参量使相位概率分布呈峰值结构,压缩参量的变化将影响相... 应用Pegg和Barnett提出的相位算符和相位态理论,研究了激发压缩真空态的相位概率分布特性.数值计算结果表明,激发压缩真空态的相位概率分布主要受到相位参量和压缩参量的调节,相位参量使相位概率分布呈峰值结构,压缩参量的变化将影响相位概率分布的峰值强度,此外激发光子数对相位概率分布也有较大的影响. 展开更多

关键词 激发压缩真空态 相位态 相位概率分布 量子干涉效应

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人体步态相位检测实验研究 被引量：8

7

作者 王岚 张今瑜 王劲松 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2006年第5期42-44,共3页

人体步态分析系统对于两足机器人、康复训练机器人、人工假肢等技术的发展具有重要意义,在线的步态相位识别检测系统更为重要。基于dSPACE构建了人体步态相位检测系统,传感器采用鞋底传感器和1个光纤传感器,鞋底传感器由4只电阻式力传... 人体步态分析系统对于两足机器人、康复训练机器人、人工假肢等技术的发展具有重要意义,在线的步态相位识别检测系统更为重要。基于dSPACE构建了人体步态相位检测系统,传感器采用鞋底传感器和1个光纤传感器,鞋底传感器由4只电阻式力传感器、1只位置传感器构成,用光纤传感器测量腿部的弯曲。它可以识别步行周期的5个重要状态和4个不规则状态。系统的可靠性好,能够自动识别第一个步态相位,并具有自校正功能。 展开更多

关键词 步态相位 机器人 测量系统

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基于自适应非稳态相位校正的时频域多尺度全波形反演 被引量：7

8

作者 胡勇 韩立国 +1 位作者 于江龙 陈瑞鼎 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期2969-2988,共20页

本文提出非稳态相位校正时频域目标函数,通过缩小观测数据与模拟数据在波形相位上的差异来缓解全波形反演过程中对应波形匹配错位的问题(周波跳跃).同时引入自适应相位校正因子,可以根据观测数据与模拟数据的差异来调整相位校正量的大小... 本文提出非稳态相位校正时频域目标函数,通过缩小观测数据与模拟数据在波形相位上的差异来缓解全波形反演过程中对应波形匹配错位的问题(周波跳跃).同时引入自适应相位校正因子,可以根据观测数据与模拟数据的差异来调整相位校正量的大小.在构建非稳态相位校正时频域全波形反演目标函数的基础上,利用链式法则详细推导了对应的伴随震源,并从理论上证明了该方法的可行性与优越性.数值测试过程中结合了低通滤波多尺度反演策略,进一步缓解全波形反演过程中的强非线性问题.缺失低频分量测试结果表明,利用自适应非稳态相位校正时频域多尺度全波形反演方法结合常规全波形反演方法在缺失7Hz以下低频分量的地震数据中仍然能够得到高精度的反演结果.震源不准确测试结果表明,即使震源子波相位差异较大,利用非稳态相位校正方法仍然能够一定程度上缓解周波跳跃现象.测试结果综合证明了本文提出的方法在构建初始速度建模,缓解周波跳跃等方面具有一定的优势. 展开更多

关键词 全波形反演 多尺度策略 伴随状态法 自适应非稳态相位校正 时频域

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一种基于多传感器的步态相位实时检测系统 被引量：5

9

作者 周小华 李娟 +3 位作者 李伟达 李春光 胡海燕 张虹淼 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第2期91-93,96,共4页

对人体步态相位进行准确实时的判断是智能假肢等康复机器人控制的基础,提出并建立了一种实时状态相位检测系统。该系统包含了4只压力传感器和2只姿态传感器,能够准确地区分出平地行走时足跟着地、足放平、足跟离地、足尖离地、摆动弯曲... 对人体步态相位进行准确实时的判断是智能假肢等康复机器人控制的基础,提出并建立了一种实时状态相位检测系统。该系统包含了4只压力传感器和2只姿态传感器,能够准确地区分出平地行走时足跟着地、足放平、足跟离地、足尖离地、摆动弯曲以及摆动伸展等五种状态相位,实验表明:该系统能够适应不同测试者的不同步幅和步速,并能够应用在假肢的实时控制中。 展开更多

关键词 智能假肢 步态相位 状态判断 传感器

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基于局部相似度的非稳态相位校正方法 被引量：9

10

作者 刘玉金 李振春 郭恺 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期887-893,1024+838-839,共7页

针对常规的常相位校正方法无法满足非稳态相位校正的精度要求,滑动时窗常相位校正方法虽然可以在一定程度上考虑相位的非稳态特性,但是其前提是相位变化分段平稳,因此该方法的精度有限,而且难以控制时窗大小,容易产生不稳定等问题。本... 针对常规的常相位校正方法无法满足非稳态相位校正的精度要求,滑动时窗常相位校正方法虽然可以在一定程度上考虑相位的非稳态特性,但是其前提是相位变化分段平稳,因此该方法的精度有限,而且难以控制时窗大小,容易产生不稳定等问题。本文将相位估计看成最小二乘反演问题,在局部地震属性的框架下,根据最大方差模和相似系数的概念,利用零相位判别准则,实现了一种基于局部相似系数的非稳态相位校正方法。相对于滑动时窗常相位校正方法,本文方法精度更高、稳定性更好。理论模型和实际资料处理表明,本文方法可以有效实现信号的零相位化,改善叠加效果,提高地震资料的分辨率。 展开更多

关键词 局部相似度 局部方差模 非稳态相位校正 最小二乘反演 局部地震属性

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基于模糊逻辑算法的智能膝关节假肢步态相位识别 被引量：3

11

作者 张意彬 吕杰 喻洪流 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2023年第8期896-902,共7页

目的针对智能膝关节假肢控制策略切换的需要,以人体行走的足底压力为研究对象,以模糊逻辑算法为基础,提出一种基于假肢足底压力信息的步态相位划分方法。方法利用安装在假脚足底的3个薄膜压力传感器采集测试对象在3种不同行走模式(平路... 目的针对智能膝关节假肢控制策略切换的需要,以人体行走的足底压力为研究对象,以模糊逻辑算法为基础,提出一种基于假肢足底压力信息的步态相位划分方法。方法利用安装在假脚足底的3个薄膜压力传感器采集测试对象在3种不同行走模式(平路行走、下坡行走、下楼行走)下的足底压力信息,经数据融合处理后,送入模糊逻辑控制器,建立IF-THEN规则,通过调整灵敏度系数Ai以及比例系数Bi,输出识别结果。结果经过对5例健康人的模拟测试,平路行走、下楼行走和下坡行走的步态相位识别准确率分别为(95.3±2.4)%、(81.5±6.3)%和(90.7±3.5)%。结论最终的识别准确率满足使用需求,该方法可以在智能膝关节假肢的步态相位识别中应用。 展开更多

关键词 膝关节假肢 步态检测 足底反力 模糊逻辑 步态相位

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基于XGBoost的下肢步态相位识别研究 被引量：7

12

作者 苏鸿 马超 +1 位作者 苏鹏 高经纬 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期95-101,共7页

针对下肢外骨骼应用中的难点问题,开展了基于XGBoost算法,利用单个IMU采集的运动姿态数据对步态相位进行识别的研究。首先,采集了6种不同步态下的足部运动数据,然后将每种步态划分为4个相位;在此基础上,以足部运动数据作为训练集,然后应... 针对下肢外骨骼应用中的难点问题,开展了基于XGBoost算法,利用单个IMU采集的运动姿态数据对步态相位进行识别的研究。首先,采集了6种不同步态下的足部运动数据,然后将每种步态划分为4个相位;在此基础上,以足部运动数据作为训练集,然后应用XGBoost算法进行步态相位识别的分析。建立模型的过程中通过贝叶斯优化算法进一步对模型中涉及的参数进行优化。计算显示,模型的测试集平均正确率为89.26%,精度为89.64%,召回率为89.26%,F1值为89.10%;结果分析表明该模型能够实现较好的步态相位识别。 展开更多

关键词 下肢运动姿态 步态相位识别 XGBoost 贝叶斯优化

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基于隐马尔可夫模型的助行器依赖人群步态相位识别 被引量：3

13

作者 姜涛 葛艳红 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第1期65-70,106,共7页

步态相位识别为老年人步态异常变化监测、跌倒风险预测和康复训练评估等提供了一种方便有效的方法。将激光测距仪安装在助行器上来获取双腿的运动信息,以无须穿戴、活动范围自由的方式对助行器依赖人群进行步态相位识别。针对使用激光... 步态相位识别为老年人步态异常变化监测、跌倒风险预测和康复训练评估等提供了一种方便有效的方法。将激光测距仪安装在助行器上来获取双腿的运动信息,以无须穿戴、活动范围自由的方式对助行器依赖人群进行步态相位识别。针对使用激光传感器识别腿部时衣物因素对腿部数据段分割的影响,提出基于IEPF的数据段再分割方法。为了去除身高、步速等个体差异性对激光传感器测得腿部数据的影响,对测量值序列进行识别周期划分,在每个识别周期内对测量数据进行归一化,再进行特征提取,并基于隐马尔可夫模型建立步态相位识别模型。实验结果表明,该方法可以有效且稳定地进行步态相位识别。 展开更多

关键词 助行器 激光测距仪 步态相位识别 分割 隐马尔可夫模型

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基于足底压力传感器的不控制减重比例下步态相位识别 被引量：7

14

作者 宋广玥 宋智斌 项忠霞 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期260-266,共7页

下肢外骨骼机器人是帮助下肢运动功能障碍患者步行训练的新手段,能够减轻医护人员的劳动强度,它常采用减重方式完成辅助训练。然而,对于地面行走减重外骨骼机器人系统而言,其减重比例随步态及穿戴方式变化而变化,因此不控制减重比例下... 下肢外骨骼机器人是帮助下肢运动功能障碍患者步行训练的新手段,能够减轻医护人员的劳动强度,它常采用减重方式完成辅助训练。然而,对于地面行走减重外骨骼机器人系统而言,其减重比例随步态及穿戴方式变化而变化,因此不控制减重比例下的步态相位识别具有重要意义。通过搭建基于Arduino Mega2560板卡和单侧鞋内8个薄膜式压力传感器的足底压力采集系统,分别采集了正常行走、不控制减重比例减重带减重状态下行走时的足底压力信息,并采用神经网络算法进行步态相位识别。结果表明:在减重状态下行走与正常行走相比,左右脚压力值均出现明显下降且两侧具有对称性;足底每个压力传感器处的压力减小比例不同;采用神经网络算法对正常行走时步态相位总体识别率达到96.8%,对减重行走时步态相位总体识别率达到94.8%。研究结果表明该足底压力采集系统可以有效测量减重行走时的足底压力,为在地面不控制减重比例下减重带减重的外骨骼机器人控制策略的制定提供一定支持。 展开更多

关键词 步态相位识别 足底压力 减重 神经网络

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量子光学中的非经典态 被引量：24

15

作者 于祖荣 《物理学进展》 CSCD 北大核心 1999年第1期72-95,共24页

本文扼要地介绍了光子数态、热光场态、相干态、压缩态、相位态和中间态等。重点是介绍它们的物理性质。例如，指出相干态在谐振子座标表象中的表示就是带电谐振子在均匀电场中的基态波函数；它的时间演化波包的概率密度分布，形状不随... 本文扼要地介绍了光子数态、热光场态、相干态、压缩态、相位态和中间态等。重点是介绍它们的物理性质。例如，指出相干态在谐振子座标表象中的表示就是带电谐振子在均匀电场中的基态波函数；它的时间演化波包的概率密度分布，形状不随时间变但中心位置随时间作周期振荡。文中对相干态和压缩态等提供了也许是一点新的看法：将相干态、压缩真空态、压缩相干态和相干压缩态等看作是一准玻色子的基态或相干态。而实现的手段可以是原来的幺正算符也可以是投影算符。这样的好处是：（１）对相干态和压缩态间的联系有更深的认识；（２）便于计算和进一步展开等等。文中还对各个态的压缩性、统计性等作了介绍，有的还用图表等演示了它们的非类经典特性。最后，文中还介绍了准概率分布函数。 展开更多

关键词 相干态 压缩态 相位态 中间态 准经典 量子光学

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基于机器学习与步态特征辅助的行人导航方法 被引量：10

16

作者 钱伟行 周紫君 +3 位作者 谢非 陈欣 王融 刘文慧 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期433-439,447,共8页

针对微惯性测量组件(MIMU)足部安装的穿戴式导航系统,在包含惯性传感器信息超量程的行进中无法有效进行定位与导航的问题,提出了一种基于虚拟惯性测量组件(VIMU)与步态特征辅助修正惯导系统的行人导航方法。以相同频率采集人体腿部与足... 针对微惯性测量组件(MIMU)足部安装的穿戴式导航系统,在包含惯性传感器信息超量程的行进中无法有效进行定位与导航的问题,提出了一种基于虚拟惯性测量组件(VIMU)与步态特征辅助修正惯导系统的行人导航方法。以相同频率采集人体腿部与足部的MIMU数据作为训练样本,通过视觉几何组-长短期记忆混合(VGG-LSTM)神经网络模型拟合两个部位MIMU信息之间的非线性映射关系,构建足部VIMU与虚拟惯性导航系统(VINS);基于人体各步态相位中足部姿态具有高度重复性的特征,对足部VINS姿态信息进行误差修正,并结合足部磁传感器信息确定人体运动的航向信息。实验结果表明,结合零速修正(ZUPT)方法,所提出的VINS构建与误差修正方法可有效提高足部MIMU超量程时行人导航系统性能的可靠性,其高过载运动中的定位误差约为总行进距离的2.5%。 展开更多

关键词 行人导航 机器学习 虚拟惯导系统 步态相位识别 步态特征辅助

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基于多传感器的实时步态检测研究 被引量：16

17

作者 张今瑜 王岚 张立勋 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期218-221,共4页

在线的步态相位识别和压力中心COP检测是两足类人机器人、人工假肢,以及腿部康复训练机器人的关键技术之一.建立了基于多传感器系统的测量模型,并分析了步态相位关系.采用鞋底传感器与膝关节弯曲传感器的信息融合实现了步态相位识别和CO... 在线的步态相位识别和压力中心COP检测是两足类人机器人、人工假肢,以及腿部康复训练机器人的关键技术之一.建立了基于多传感器系统的测量模型,并分析了步态相位关系.采用鞋底传感器与膝关节弯曲传感器的信息融合实现了步态相位识别和COP的在线检测,取得了较好的测试效果.该系统可以识别步行周期的5个重要状态(支撑、膝关节弯曲、足跟抬起、摆动、足跟着地)和4个不稳定状态(前倾、后倾、左倾和右倾),并能够实时检测COP.进行了测量实验研究,试验结果表明,系统的可靠性高,能够自动识别第一个步态相位,可实现对被测者运动速度的自动补偿,这种方法可以判别正常步态与异常步态. 展开更多

关键词 步态相位 重心 两足机器人 康复机器人 测量系统

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穿戴式步态信息检测鞋垫设计 被引量：4

18

作者 吴旭东 李伟达 +1 位作者 李娟 顾洪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期111-114,共4页

为满足在医疗康复等领域的步态分析需求,设计了一种基于多通道足底力采集的步态信息检测鞋垫。鞋垫使用16枚压阻式薄膜压力传感器采集足底解剖区的压力信号。通过解算原始压力数据可实现对步态相位和足底压力中心的判断,以及足底压强云... 为满足在医疗康复等领域的步态分析需求,设计了一种基于多通道足底力采集的步态信息检测鞋垫。鞋垫使用16枚压阻式薄膜压力传感器采集足底解剖区的压力信号。通过解算原始压力数据可实现对步态相位和足底压力中心的判断,以及足底压强云图的绘制。设计的设备操作简单、便携性好,有一定的推广价值。 展开更多

关键词 足底力 步态相位 足底压力中心 压强云图 便携性

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基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别 被引量：4

19

作者 孙楠 骆敏舟 +1 位作者 王玉成 赵汉宾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第21期121-125,共5页

为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位。通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训... 为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位。通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位。实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,识别准确率均达到96%以上,识别性能优于传统的BP神经网络模型和粒子群优化神经网络模型。 展开更多

关键词 步态识别 步态相位 神经网络 粒子群算法

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相空间内光子数增加薛定谔猫态的性质

20

作者 丁则鹏 薛迎红 龚尚庆 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期839-844,共6页

相空间量子干涉技术将量子态叠加与经典光学的干涉概念相结合,深刻地展示了量子态的非经典特征出现的物理机制。利用相空间量子干涉理论对相位薛定谔猫态在光子数增加过程的特性变化进行了理论分析,通过计算其光子数分布、Q参数和Wigne... 相空间量子干涉技术将量子态叠加与经典光学的干涉概念相结合,深刻地展示了量子态的非经典特征出现的物理机制。利用相空间量子干涉理论对相位薛定谔猫态在光子数增加过程的特性变化进行了理论分析,通过计算其光子数分布、Q参数和Wigner函数,讨论了光子数增加对相位连续变化的薛定谔猫态的非经典特性的影响,发现随着光子数的增加薛定谔猫态趋于呈现出亚泊松分布特性以及压缩效应。 展开更多

关键词 相空间量子干涉 光子数增加 相位薛定谔猫态

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