1 桂林理工大学 材料科学与工程学院， 广西 桂林 541004
2 广西光电功能材料与器件重点实验室， 广西 桂林 541004
Y3Al5O12∶Ce3+荧光粉是目前白光LED的主要发光材料，但在使用时存在封装树脂因散热不佳而发生老化等问题。本文采用无压烧结制备了Y2MgAl4SiO12∶Ce3+透明陶瓷荧光体，用于替代荧光粉体和调控发光性能。首先通过化学共沉淀法制备前驱体粉体，经高温煅烧后采用冷等静压成型，最后在马弗炉中1 600 ℃煅烧制得透明荧光陶瓷。研究了Ce3+掺杂浓度和样品厚度对材料性能的影响，其中掺杂量为0.5%的样品在800 nm处具有56%的透过率，在450 K下发光强度仍能保持室温强度的84%。与蓝光芯片组装成器件测试表明，荧光陶瓷在蓝光LEDs/LDs的激发下发出白光，其CIE色度坐标分别为（0.307 6，0.332 9）和（0.308 0，0.331 6），光效分别为62.6 lm/W和146.3 lm/W。研究结果表明，YMAS∶Ce荧光陶瓷可应用于白光LEDs/LDs领域。
无压烧结 Y2MgAl4SiO12∶Ce3+ 荧光陶瓷 白光LEDs/LDs pressureless sintering Y2MgAl4SiO12∶Ce fluorescent ceramic white LEDs/LDs
1 成都理工大学 核技术与自动化工程学院成都 610059
2 东华理工大学 核技术应用教育部工程研究中心南昌 330013
3 东华理工大学 机械与电子工程学院南昌 330013
高斯信号具有对称性和完备性，因此高斯滤波方法在核信号处理以及辐射能谱分析时得到大量使用。目前构造实时处理核脉冲信号的真高斯成形滤波器尚有难度，实际常用数字类高斯成形算法主要是基于模拟核电子学中Sallen-Key滤波器和CR-（RC）n滤波器的电路微分方程推导而得到，其输出的类高斯脉冲信号对称性较差、单级使用时存在下冲等问题。本文提出一种卷积型类高斯成形滤波算法，它以梯形脉冲信号为基础，经过第一次卷积实现双极性脉冲成形，再次卷积进行累加求和从而得到左右对称的类高斯脉冲，利用Z变换方法推导出该算法的数字递推公式。通过仿真模拟研究了算法的有效性和成形参数对幅频特性的影响规律，成形参数na和nc取值增大时，滤波器通频带减小，低频成分幅度相对增加，高频噪声抑制作用增强，但也导致成形脉冲变宽，增加了脉冲堆积概率。最后，利用搭建的X射线荧光测量系统实验平台获取实测核脉冲数据，分别应用类高斯成形算法和梯形成形算法进行离线处理，实验结果表明：该类高斯成形算法具有更好的堆积脉冲分离能力，在相同的X光管管压和管流条件下，设置相同的达峰时间，两者所得能谱的能量分辨率基本相当，但是类高斯成形的能谱具有更高的特征峰面积和总计数。
数字脉冲处理 类高斯成形 梯形成形 能量分辨率 Digital pulse processing Quasi-Gaussian pulse shaping Trapezoidal pulse shaping Energy resolution
1 蠡县医院神经内科，河北保定 071400
2 河北大学附属医院神经内科，河北 保定 071000
目的:探讨血管内激光照射治疗(ILIB)对脑卒中后亚急性期交叉性小脑神经机能联系不能(crossed cerebellar diaschisis，CCD)的临床疗效。方法:2019年6月-2021年12月，筛选我院发生急性中风并接受脑SPECT的48名患者作为研究对象，按照脑卒中偏侧性、性别、梗塞等因素匹配为ILIB治疗组(n=24)和常规治疗组(n=24)。使用99mTc-六甲基丙胺肟(99mTc-HMPAO)进行脑SPECT以检测CCD。通过简易精神状态检查(MMSE)、功能性行走类别(FAC)和修正的Barthel指数(MBI)在2个时间点评估功能结果。分析功能恢复以揭示初始和后续评估之间每个临床评分(MMSE、FAC、MBI)的功能增益。结果:根据独立t检验，常规治疗组在初始评估时的MMSE、FAC、MBI评分与ILIB治疗组相比无显著差异(P值分别为0.122、0.106、0.125)；后继评价中，常规治疗组在初始评估时的MMSE、FAC、MBI评分与ILIB治疗组相比亦无显著差异(P值分别为0.123、0.091和0.136)。常规治疗组的FAC恢复更差(P=0.001)，常规治疗组的MMSE和MBI平均功能恢复低于ILIB治疗组，但两组MMSE和MBI恢复的差异无统计学意义(P值分别为0.032和0.036)。结论:血管内激光照射治疗可改善CCD并有利于功能恢复，ILIB对脑卒中后亚急性期CCD具有较好的临床疗效。
血管内激光照射治疗 脑卒中后亚急性期 交叉性小脑神经机能联系不能 intravascular laser irradiation therapy subacute period after stroke crossed cerebellar nerve block
强激光与粒子束
2023, 35(10): 106002
1 辽宁工程技术大学材料科学与工程学院，辽宁 阜新 123000
2 辽宁省矿物高值化与储能材料重点实验室，辽宁 阜新 123000
以商业纳米Si颗粒(60 nm)和天然鳞片石墨为原料，采用静电原位自组装和水热还原的方法，设计开发了具有三维笼状导电网络结构的硅/还原氧化石墨烯(Si/rGO)纳米复合材料，以该复合材料为锂离子电池负极材料，研究了Si/rGO纳米复合材料储锂性能及储能机理。结果表明：纳米Si颗粒均匀地分布在rGO三维笼状导电网络结构中，在锂离子嵌入/脱出过程中，该网络结构有效地抑制了纳米Si颗粒的体积膨胀，并且提供了更多的离子传输通道。在0.1 A/g电流密度下，Si/rGO纳米复合材料的首次放电比容量达到了1 246 mA·h/g，第5次循环Coulombic效率为98.2%，容量保持率达到95.5%，表明纳米复合材料具有较快的稳定性。200次循环后，可逆容量保持在852 mA·h/g，Coulombic效率稳定在99.9%，容量保持率达到68.4%。
硅/还原氧化石墨烯 三维导电网络结构 储锂性能 负极材料 silicon/reduced graphene oxide nanocomposite three-dimensional conductive network structure lithium storage performance anode material
1 天津大学精密仪器与光电子工程学院精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 山东龙泉管道工程股份有限公司，山东 淄博 255200
事件识别是分布式光纤传感的重要应用，现有的模式识别手段存在泛化性差和对弱振动识别的准确率低两个主要难题。以马赫-曾德尔干涉仪为应用对象，从样本来源的角度改善传统的分类器，以时域信号经经验模态分解所得的本征模态函数构建训练样本，使用卷积算子提取信号的波形特征、频域特征、时频域特征，构建深度学习网络，并在相同的神经网络框架下以原始信号为输入设计了4个对照组。所提识别方案在测试集和验证集上对6种目标信号的准确率分别为97.02%和94.88%，泛化性和分类精度均处于最优状态。分类器的平均样本响应时间低于0.07 s，具备良好的可行性与发展前景。
深度学习 经验模态分解 马赫-曾德尔干涉仪 本征模态函数 事件识别 光学学报
2023, 43(19): 1906005
1 天津大学精密仪器与光电子工程学院精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 宁夏回族自治区水利工程建设中心，宁夏 银川 750004
相敏光时域反射仪（φ-OTDR）广泛应用于管道安全预警、光缆断点查找、清管器定位跟踪等场景，其传感光缆多埋于地下，土壤性质、传输距离、光缆结构等均对信号特征有所影响。本文研究了振动信号在土壤中的传播特性，探究了光缆结构、土壤湿度、传输距离等非事件因素对系统信号特征的影响。此外，从特征频段能量变化趋势的角度，研究了真实冲击振动与非事件性信号波动的区别，并由此提出了一种外部冲击振动的判别方法。
光纤光学与光通信 分布式光纤传感 土壤振动 传播特性 特殊频段 频域判断法 激光与光电子学进展
2023, 60(19): 1906003
1 南京信息工程大学,a.自动化学院
2 b.江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 南京 210000
3 化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室, 上海 200000
多种应用依赖于数据理解的准确性, 而语义图像分割有效地解决了这个问题, 它为基于像素级别的场景理解提供了必要的上下文信息。鉴于ResNeXt50相比于一般的卷积操作具有更强的特征提取能力, 提出了一种基于ResNeXt50的U-Net网络结构ECAU-Net。在融合过程中, 通过引入超强通道注意力(ECA)模块进一步增强特征表示对场景分割的判别能力。除此之外, 在整体网络结构中引入空洞卷积, 在不改变卷积核大小的情况下扩大图像的感受野范围,从而最大化地提高网络性能。实验结果表明, 在CamVid数据集上, ECAU-Net相较于U-Net在Acc, Acc class, MIoU和FWIoU这4个评价指标上分别提高了2.1%, 8.6%, 8.2%和3.2%。
语义图像分割 空洞卷积 超强通道注意力模块 semantic image segmentation dilated convolution efficient channel attention module U-Net U-Net
1 天津大学精密仪器与光电子工程学院精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
2 宁夏回族自治区水利工程建设中心，宁夏 银川 750004
提出了以长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN）为主要框架的深度学习网络，基于该网络实现模式识别。LSTM-CNN以时域曲线及其短时傅里叶变换（STFT）结果作为网络输入，LSTM提取输入信号的时序特征，CNN提取时域曲线的轮廓特征及能量特征。实验中以相敏光时域反射仪（φ-OTDR）为传感系统完成数据采集。将LSTM-CNN与传统的人工神经网络（ANN）及CNN对比，LSTM-CNN在各项评价指标中均处于最优状态，实现了φ-OTDR模式识别的既定目标，为实际的工程产品开发提供了概念证明与演示示例。
光通信 模式识别 长短期记忆网络 卷积神经网络 光纤预警
辽宁工程技术大学材料科学与工程学院，辽宁 阜新 123000
利用水热合成和高温活化处理对Li4Ti5O12进行多孔碳包覆复合改性实验，制备了Li4Ti5O12@porous-C复合材料，研究了复合材料微观结构和电化学性能。结果表明：Li4Ti5O12完全被包覆在多孔碳层中，同时，Li4Ti5O12@porous-C复合材料表面碳层孔洞分布均匀，碳层厚度约为(8.5±3.6) nm。其首次放电比容量为363 mAh/g，约为纯Li4Ti5O12放电比容量的2倍；交流阻抗值降低，仅为纯Li4Ti5O12的阻抗值的一半；Li4Ti5O12@porous-C复合材料在循环200周后的放电比容量为251 mAh/g，容量保持率为97.7% (纯LTO的比容量为143 mAh/g，保持率为94.7%)，放电比容量提高了近1倍，而且特别是在不同放电速率下进行倍率测试时，其可逆容量比Li4Ti5O12提高超1.5倍。对Li4Ti5O12表面进行多孔碳包覆改性，可以同时提高其比表面积和电子传输速率，这也是其电化学性能也显著提高的主要原因。
钛酸锂 多孔碳包覆 电化学性能 锂离子电池 lithium titanate porous carbon coating electrochemical performance lithium ion battery
