期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
准相位匹配光参量振荡器理论研究与优化设计 被引量:4
1
作者 周斌斌 陈云琳 +4 位作者 袁建伟 陈绍林 颜彩繁 许京军 张光寅 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期293-296,共4页
研究了准相位匹配条件下光学参量振荡理论,对单谐振情况下参量增益同极化反转周期的关系进了讨论;从理论上详细地分析了准相位匹配参量振荡器中谐振腔长度、晶体长度、抽运光脉宽以及信号光输出透过率对建立振荡所需泵浦光能量阈值大小... 研究了准相位匹配条件下光学参量振荡理论,对单谐振情况下参量增益同极化反转周期的关系进了讨论;从理论上详细地分析了准相位匹配参量振荡器中谐振腔长度、晶体长度、抽运光脉宽以及信号光输出透过率对建立振荡所需泵浦光能量阈值大小的影响,并通过实验验证了理论分析的适用性. 展开更多
关键词 准相位匹配 参量振荡器 能量阈值
在线阅读 下载PDF
半绝缘Si/SiO_2超晶格结构在交流电场下的电致发光特性 被引量:2
2
作者 张新霞 孙甲明 +2 位作者 张俊杰 杨阳 刘海旭 《材料科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期129-131,152,共4页
本文研究了SiO2和Si层的厚度分别为2-8nm和1.5-3nm的Si/SiO2超晶格在交流电场下的电致发光特性。以超晶格中SiO2层内加速的过热电子碰撞激发纳米Si层中密集的硅量子点,获得了Si/SiO2超晶格蓝绿色交流电致发光。Si/SiO2超晶格的电致发光... 本文研究了SiO2和Si层的厚度分别为2-8nm和1.5-3nm的Si/SiO2超晶格在交流电场下的电致发光特性。以超晶格中SiO2层内加速的过热电子碰撞激发纳米Si层中密集的硅量子点,获得了Si/SiO2超晶格蓝绿色交流电致发光。Si/SiO2超晶格的电致发光亮度随电压升高呈现指数增强,最高发光亮度可达到1.4cd/m2。随着Si层厚度的增加,Si/SiO2超晶格电致发光谱的低能侧发光峰相对增强,可以归结为纳米Si层厚度对其中硅量子点尺寸分布的限制作用。当超晶格中SiO2层厚度小于过热电子的平均自由程时,过热电子的平均能量减小导致短波侧的发光强度迅速下降,电致发光强度随之迅速降低。 展开更多
关键词 超晶格 电致发光 Si量子点 电子平均自由程
在线阅读 下载PDF
四丁基氢氧化铵改性TiO_2的可见光催化活性
3
作者 匡元江 古瑶 +3 位作者 郭丽梅 王海涛 王恩君 曹亚安 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1174-1179,共6页
采用溶胶-凝胶法和四丁基氢氧化铵(TBAH)表面改性的方法制备出改性TiO2光催化剂(TBAH-TiO2).利用X射线衍射谱(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和表面光电压谱(SPS)等表征了催化剂的晶体结... 采用溶胶-凝胶法和四丁基氢氧化铵(TBAH)表面改性的方法制备出改性TiO2光催化剂(TBAH-TiO2).利用X射线衍射谱(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和表面光电压谱(SPS)等表征了催化剂的晶体结构、晶粒粒径和能带结构,并研究了其光催化活性.研究结果表明,TBAH-TiO2催化剂的表面主要存在NOx(x=1,2,3)物种,该物种能级(价带上0.20eV)产生了可见光响应,有效地促进了光生电子和光生空穴的分离,使催化剂的可见和紫外光催化活性显著提高,TBAH-TiO2催化剂降解对氯苯酚的可见光和紫外光催化活性分别是TiO2的2.6倍和1.7倍. 展开更多
关键词 二氧化钛 四丁基氢氧化铵 光催化活性
在线阅读 下载PDF
卷积神经网络和支持向量机算法在塑料近红外光谱分类中的模型应用 被引量:11
4
作者 张文杰 焦安然 +3 位作者 田静 王晓娟 王斌 徐晓轩 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1062-1067,共6页
机器学习算法的应用使得塑料自动分类成为可能,而废旧塑料的分类回收对保护环境、节约资源有重要意义。该文结合近红外光谱分析技术,比较了使用一维卷积神经网络(1D CNN)和多元散射处理后支持向量机算法(MSC-SVM)建模的效果,及对PP新生... 机器学习算法的应用使得塑料自动分类成为可能,而废旧塑料的分类回收对保护环境、节约资源有重要意义。该文结合近红外光谱分析技术,比较了使用一维卷积神经网络(1D CNN)和多元散射处理后支持向量机算法(MSC-SVM)建模的效果,及对PP新生料、PP再生料、PE新生料、PE再生料4种塑料分类的准确率。基于100个塑料样本近红外光谱数据的分类结果表明,验证集上1D CNN模型准确率为91.5%,MSCSVM模型准确率为90.8%。1D CNN模型用于识别PP和PE新生料时,准确率可达100%。证明1D CNN建模方法在小数据集上进行准确塑料分类是可行的。 展开更多
关键词 近红外光谱 卷积神经网络 支持向量机 塑料分类
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部