电磁波全反射现象的教学探讨

本文就"电磁场理论"课程中电磁波全反射现象的教学进行了深入分析,从电磁波在介质分界面上的反射和折射入手,导出全反射条件,分析全反射时透射波的波场和能流特点,以及给出全反射现象在实际中的应用实例。我们通过这种教学过程使学生深刻掌握了全反射这一重要知识点,在实践中取得了良好的教学效果。     

基于改进PSO算法优化LS-SVR的话务量预测

为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-SVR模型对移动话务量进行预测.与标准LS-SVR预测算法和PSO优化后的LS-SVM算法进行比较,实验结果表明,本文的预测方法具有更好的收敛.性和更高的预测精度.     

结合Contourlet变换的各向异性扩散图像去噪

提出了一种结合Contourlet变换的各向异性扩散图像去噪算法.结合Contourlet变换和各向异性扩散的优点,通过Contourlet变换得到图像不同尺度的Contourlet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析基础上新的各向异性扩散算法.实验表明,新算法能够获得良好的视觉效果并且有效地提高了去噪图像的PSNR值,同时避免了传统的各向异性扩散出现的阶梯效应,更好地保留了图像的纹理和细节.     

基于Shearlet变换的遥感图像增强

遥感图像具有整体亮度偏暗、对比度较低和目标与 背景区分不明显的特点,遥感图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等起 着积极的作用,图像的多尺度系统已经成功应用在图像处理中。经典的多尺度系统曲波(Cur verlet)变换、 轮廓波(Contourlet)变换无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet变换是目前多 尺度领域 内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。本文提出一种基于Sh earlet变换的遥感图像增强 算法,首先将遥感图像进行Shearlet分解,然后对Shearlet变换产生的低频系数进行模糊对 比增强,对各尺度各 方向的高频系数进行模糊增强。实验结果表明,本文算法增强的结果,在主观上能获得很好 的视觉效果,客观指标中图像熵和均值有了大幅度的提升。     

非线性吸收对聚合物PMMA/DR1光漂白的影响

研究了在1064nm处非线性吸收对有机聚合物材料PMMA/DR1光漂白的影响。实验结果表明,在较强的入射光作用下,由于双光子吸收的作用,使得PMMA/DR1发生光漂白,其折射率产生微小的变化,且随光漂白时间的增加而产生饱和。     

多孔硅/聚合物复合膜等效折射率的研究

用多孔Si（PS）圆柱空腔二维结构模型,理论研究了TE模式情况下PS／聚合物复合膜的等效折射率,给出了PS等效折射率与孔隙率和嵌入率的关系。实验采用波导耦合m线法分别研究了TE模和TM模入射情况下（633nm波长处）,孔隙率为73%的PS膜嵌入聚合物聚合基丙烯酸甲酯（PMMA）材料后的等效折射率与聚合物嵌入率的关系。理论分析与实验结果基本符合。     

基于电力线信道的OFDM盲同步算法

在Takahashi提出的盲同步算法的基础上,提出了一种OFDM多符号联合的差分盲同步算法。同Takahashi的算法一样,该算法利用OFDM符号的循环前缀内不被多径时延扩展所影响的那部分码元提取定时信息,但是为了避免电力线信道中随机的脉冲噪声对符号同步产生的影响,在每个定时时刻,取差值的前后移动平均,并采用多个OFDM符号的联合,以增强同步效果。仿真结果表明,在第一径为最强径或是非最强径的电力线多径衰落信道中,该算法取得了很好的符号同步效果。     

一种降低OFDM峰均比的PTS技术

为有效降低正交频分复用系统峰均功率比,以最大效率开发利用电力线通信资源,提出了一种低复杂度的基于部分传输序列的改进技术。该技术在已调信号实部和虚部分别与相位因子相乘来降低峰均功率比的基础上,采用迭代算法优化相位因子,减小计算复杂度。仿真结果表明,算法以较快的收敛速度取得较优的相位序列,显著地降低了正交频分复用系统的峰均比,提高了低压电力线通信系统的性能。     

基于电力线信道的OFDM盲同步算法

在Takahashi提出的盲同步算法的基础上,提出了一种正交频分复用（OFDM）多符号联合的差分盲同步算法。同Takahashi的算法一样,该算法利用OFDM符号的循环前缀内不被多径时延扩展所影响的那部分码元提取定时信息,但是为了避免电力线信道中随机的脉冲噪声对符号同步产生的影响,在每个定时时刻,取差值的前后移动平均,并采用多个OFDM符号的联合,以增强同步效果。仿真结果表明,在第一径为最强径或是非最强径的电力线多径衰落信道中,该算法取得了更好的符号同步性能。     

多时相遥感影像变化检测算法研究

本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。