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期刊信息/Journal information
光电子·激光
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巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
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    用于亚Hz量级线宽超稳激光频率噪声评估的高准确度低噪声频率电压转换器研制

    刘师彤郭文阁闫露露魏明明...
    339-343页
    查看更多>>摘要：超稳激光的频率噪声是评估超稳激光性能的一个重要指标,一般均需要借助频率电压转换装置将频率噪声转换为电压噪声来测量.目前市场上现有的频压转换芯片适用于工业控制领域,不能满足评估超稳激光所需的低噪声、高输入频率以及大带宽的需求.本文基于锁相环技术设计了 一种准确度高、附加噪声低的频率电压转换器,介绍了其工作原理,并对其转换系数、准确度和附加频率噪声进行了测试.实验数据显示,该频压转换器在24.85 MHz～25.19 MHz频率区间内实现了频率-电压的线性转换;具有较高的准确度,在100 kHz测量范围内,频压转换误差小于0.5 dB;附加频率噪声在1 Hz频偏处的频率噪声小于-10 dB Hz2/Hz,在2 Hz～100 kHz的测试带宽内,噪底均低于-20 dB Hz2/Hz,满足测试线宽在亚Hz水平的超稳激光器频率噪声的要求.

    频压转换超稳激光频率噪声频压转换线性度FFT分析

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    氧化钨薄膜对发光二极管特性的影响研究

    肖和平朱志佳
    344-348页
    查看更多>>摘要：氧化钨薄膜具有适中的光学带隙、折射率及高功函数等半导体特性,本文采用溅射法(Sput-tering)制备氧化钨薄膜测试其光电特性,使用AFM、XRD观察薄膜外观结构与晶体状态,应用XPS、UPS表征薄膜的化学计量组分及薄膜功函数,并将此薄膜应用于AlGaInP发光二极管器件中,以增加与p-GaP欧姆接触特性,增加载流子注入效率;测试结果表明:采用合适厚度的氧化钨虚设层与ITO形成的复合膜层可有效增加电子注入效率,使AlGaInP发光二极管的出光强度提高4％,同时正向电压降低0.01 V.

    氧化钨函数等AlGaInP发光二极管出光效率

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    基于改进神经网络算法控制开关电源的研究

    张淼陈颀谢佳明
    349-355页
    查看更多>>摘要：针对数字开关电源的控制策略问题,提出一种改进共轭梯度算法的BP神经网络PID控制系统.以BUCK变换器为研究对象,在BP神经网络PID算法的基础上,通过改进共轭梯度算法优化控制系统的调节时间和恢复速度,以提高数字开关电源系统的控制性能和输出性能.基于MATLAB软件完成系统建模进行仿真研究.结果表明:改进后的控制系统比改进前的调节时间提高0.03 s,超调量降低10％,恢复时间缩短0.03 s.从理论上验证了改进共轭梯度算法的BP神经网络PID控制系统在响应时间上更短,超调量更低,抗干扰能力更强.

    BUCK开关电源BP神经网络控制共轭梯度PID控制

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    用于红外焦平面读出电路的新型输出缓冲器

    陈力颖张思敏李晓云王浩...
    356-360页
    查看更多>>摘要：根据红外焦平面读出电路输出缓冲器的大输出摆幅和大压摆率的特点,设计了一种应用于红外焦平面读出电路的新型输出缓冲器,由于输出缓冲器需要一个较大的输出摆幅,所以采用轨对轨输入以及AB类输出的全差分运放,使其在不损失增益的情况下提高带宽和输出摆幅;并在轨对轨结构中插入恒定跨导电路,使电路更加稳定;在输出缓冲器高压摆率的要求下,输出级插入压摆率提高电路,使电路达到更好的性能.该输出缓冲器采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺,50 pF电容负载、100 kΩ电阻负载,5 V工作电压.仿真结果表明,在输入摆幅1～4.8 V的情况下输出摆幅能到达1～4.8 V,增益能达到100.34 dB,带宽为58 MHz,正负压摆率分别为89 V/μs、-92 V/μs,其他仿真结果也均满足缓冲器的设计要求.

    读出电路输出缓冲器恒定跨导大压摆率

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    基于视觉模糊的LBP鲁棒特征提取与匹配

    曹亚媛郭秀才程勇
    361-372页
    查看更多>>摘要：目的 针对目前模糊图像特征提取与匹配方面,存在特征提取困难、匹配率低、抗噪以及抗尺度变化能力弱的缺陷.方法 提出一种基于SIFT算法与改进的中心对称局部二值模式相结合的精准、特征识别率高的匹配算法.首先采用SIFT进行特征的提取,生成多维的描述子,其次采用本文改进的中心对称局部二值模式对高维特征描述子进行降维处理,并采用局部特征区域对降维后的描述子进行特征检测,并生成纹理特征图像以及信息分布直方图,对特征区域的特征点进行信息量统计,并设置检测阈值.提取符合特征信息要求的特征点,并依据Hausdorff距离算法实现图像粗匹配,最后采用RANSAC算法进行误差匹配的剔除来改善匹配的精度和鲁棒性.结果 测试结果表明,本文所建议的算法是有效的,它不仅具有良好的模糊图像分辨能力和抗尺度变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力.结论 本文提出的基于视觉模糊的鲁棒特征匹配算法,不仅考虑到传统特征匹配算法的优缺点,也提出了算法改进的新思路,而且较SIFT算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高.

    视觉模糊SIFT算法中心对称局部二值模式Hausdorff距离算法RANSAC算法特征检测

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    融合Inception-LSTM级联网络下的动态手势识别

    张国山赵阳
    373-381页
    查看更多>>摘要：目前基于视觉的动态手势识别问题仍是研究的难点,在大多数应用背景情况下很难提高手势识别率.传统的动态手势识别手段主要是利用智能传感设备以及单个或多个摄像头进行数据采集的视觉方法来实现,效率低,准确度差.近年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特征得到了广泛关注.本文针对传统动态手势识别准确率低的问题构建了 Inception-CNN网络和LSTM网络融合的方法.在Cambridge-Gesture、VIVA以及Sheffield Kinect Gesture Dataset(SKIG)三个动态手势数据集上实验结果表明融合Inception-LSTM级联网络的识别率高,与现有的传统方法和当下流行的多种卷积神经网络方法相比,本文手势平均识别率和各个类别的手势识别率均高于现有方法,充分证明了本文方法的有效性和鲁棒性.

    动态手势Inception网络LSTM网络

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    基于最大熵直觉模糊核聚类的目标跟踪算法

    王妍蔡秀梅
    382-388页
    查看更多>>摘要：为了提高杂波环境下目标跟踪的正确关联率和实时性,本文提出一种基于最大熵直觉模糊核聚类的目标融合跟踪算法.先通过密度函数法确定初始聚类中心,再通过加入核函数和放松对隶属度的限制,并且通过样本加权给离群点和样本点不同的权值,从而可以减少离群点和噪声点的干扰,最后通过直觉指数引入直觉模糊集,得到改进后隶属度矩阵,以隶属度矩阵作为关联概率进行目标与观测的关联,并用卡尔曼滤波进行目标模型的更新,提高目标跟踪的正确关联率和实时性.实验表明,本文算法相对传统的模糊C均值聚类算法可以提高目标正确关联率3％左右,并且在算法耗时方面平均减少了 0.1 s,相对于最大熵模糊C均值聚类算法可以提高目标正确关联率1.9％左右,算法耗时平均减少0.4 s,表明本文算法在提高目标跟踪正确关联率并增加算法实时性拥有更好的效果.

    密度函数法最大熵模糊聚类直觉模糊集核函数加权

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    基于多模型融合方法的肺结节良恶性分类

    郭峰黄冕刘利军黄青松...
    389-394页
    查看更多>>摘要：针对CT图像中肺结节因边缘模糊、特征不明显造成的分类效果有偏差的问题,本文提出一种嵌入注意力机制的多模型融合方法(简称MSMA-Net).该方法先将原始CT图像进行肺实质分割和裁剪操作后得到两种不同尺寸的图像,然后分别输入到空间注意力模型和通道注意力模型进行训练,其中,空间注意力模型着重于提取肺结节在CT图像中的空间位置信息,通道注意力模型着重于提取肺结节的细节特征.最后将两个模型提取的特征进行融合,用于得出良恶性分类结果.经过大量实验表明,这种多模型融合方法能很好地提取到肺结节在CT图像中的位置信息和自身的边缘特征,在LIDC数据集的基础上,该方法在准确率,敏感性,特异性分别达到了96.28％,96.72％,96.17％,相较于传统的网络模型取得了更好的分类效果.

    肺结节注意力机制多模型良恶性分类

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    基于深度学习的车载屏幕文本检测与识别研究

    杨伟东田永祥万峰王炜...
    395-402页
    查看更多>>摘要：车载屏幕文本图片显示内容丰富、背景多样性、文本信息较多且大小、方向不定等问题,导致文本检测与识别过程中出现准确率低、检测速度慢的问题,因此提出了一种基于深度学习的车载屏幕文本检测与识别的系统.该系统的文本检测模型采用改进的EAST网络,应用DenseNet网络作为特征提取网络以增强特征重用,为了改善长文本的预测效果,采用区域边界元素预测顶点位置的文本线构造方法,提出了改进的文本检测模型DenseEAST网络;针对识别框架提出了CRNN-X文本识别模型,基于CRNN模型引入深度可分离卷积降低网络参数量,同时网络加入dropout以优化训练过程.实验结果表明,本文的改进方法在公开的数据集和实际车载屏幕场景的文本检测与文本识别上均有较高的准确率,模型在实际的车载屏幕场景中的文本检测准确率为97.3％、文本识别准确率97.6％,能够满足实际场景中的使用需求.

    文本检测文本识别卷积神经网络计算机视觉

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    融合注意力机制的金属缺陷图像分割方法

    赵鹤杨晓洪杨奇尹丽琼...
    403-408页
    查看更多>>摘要：由于金属表面缺陷图像的特性,有效精确分割是图像处理任务中的一大挑战.为了获得缺陷的类型、大小及位置信息,本文提出一种融合注意力机制的金属缺陷图像分割网络.该网络分为两条路径,语义信息路径主要由残差块构成的卷积网络获得特征图,采样过程中分步融合注意力机制以增强特征与背景对比度.旁路路径设计注意力机制模块获得位置信息的权重图,后将同尺寸的特征图与权重图融合,通过空间金字塔结合多尺度特征.实验结果表明,运用该算法可以提高金属表面缺陷图像的分割精度.

    语义分割膨胀卷积注意力机制特征融合

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