近几年,深度学习在生物医学图像处理中的应用得到了广泛关注。从深度学习的基本理论和医学领域应用出发,提出了一种改进的三维双路径脑肿瘤图像分割网络,用于提高核磁共振成像序列中对脑肿瘤各个区域的检测精度。所提算法以3D-UNet为基础架构,首先,使用改进的双路径网络单元构成类似于UNet的编码-解码器结构,该网络单元在保留原有特征的同时,还可以在脑肿瘤的纹理、形状和边缘等方面产生新特征,来提高网络分割精度;其次,在双路径网络模块中加入多纤结构,在保证分割精度的同时减少了参数量;最后,在每个网络模块中的组卷积之后加入通道随机混合模块来解决组卷积导致的精度下降问题,并使用加权Tversky损失函数替代Dice损失函数,提高了小目标的分割精度。所提模型的平均Dice_ET、Dice_WT和Dice_TC均优于3D-ESPNet、DeepMedic、DMFNet等算法。该研究结果具有一定的现实意义和应用前景。

将双光互注入半导体激光器作为混沌光发射源,构建了受环境影响较小、稳定性较好的全光纤型混沌同步通信系统,并从延时特征的隐藏、接收与发射激光器的互相关性及输出混沌光带宽三方面研究该系统的同步通信能力。使用自相关函数及互信息函数等数学工具仿真计算该系统外腔反馈延时特征峰值、发射与接收激光器的互信息函数峰值及系统输出混沌光带宽。研究表明,通过适当调整参数使发射与接收激光器高度同步,双光互注入系统外腔反馈延时特征峰值可减小至0.1899,比相同条件下单光互注入的延时特征峰值降低了0.1696,接收和发射激光器最大互相关系数为0.9113。此外,21 GHz的中心频率失谐能将输出光带宽展宽到3.319 GHz。经实验验证,双光互注入系统产生的混沌载波能很好地隐藏实验用的正弦波信号,并且能够在接收端成功解调。

量子纠缠微波信号是微波频段的连续变量纠缠态,在固态量子信息处理、量子计算机和 量子通信等领域有巨大的应用前景。在超导条件下利用泵浦信号驱动约瑟夫森结可以产生纠缠微波。 简述了约瑟夫森参量放大器、约瑟夫森环形调制器和约瑟夫森混合器3种参量设备,介绍了2种基于 超导约瑟夫森结的双路径量子纠缠微波生成方案,比较了它们的异同,并指出了目前存在的问题, 预测了纠缠微波未来的研究方向和发展趋势。

提出利用双光反馈(DOF)主半导体激光器(SL)双光注入(DPI)到从SL的方案来隐藏混沌激光光强和相位的延时特征峰, 利用自相关函数和互信息函数对不同方案下延时特征峰的抑制情况进行了对比分析。研究结果表明, 对同种类型的激光器, 在相同参数区间内, DOF-DPI方案与其他方案相比, 具有更好的抑制效果; 另外, 带混沌光注入的方案对相位延时特性的抑制要比对光强延时特性的抑制效果好; 在延时特征峰抑制到相同水平的前提下, DOF-DPI方案比其他方案具有更宽的参数区间。

依据红外镜头光学系统的设计结果和公差分配，确定了透镜的装框方式和 透镜组件的装配方式，并对镜框和镜筒结构进行了特殊设计。利用OptiCentric双光路定心仪对 单透镜组件进行了定心。在用销钉对单透镜组件进行定位后，用销钉对各个透镜组件进行了复 位。在完成整个镜头定心装调后，在红外传函仪上对镜头进行了像质检测。测试结果表明红 外镜头的焦距和各个视场的传递函数均满足要求，说明这种双光路定心装调方法是合理可行的。

提出了光纤法布里珀罗(F-P)腔传感器的双通道双波长解调方法,并在此基础上建立了传感器的实验解调系统。理论分析与实验研究了双波长法解调光纤法布里珀罗腔传感器的基本原理,证明了双波长双通道解调法可以补偿传感器光网中和波长无关的变动引起的误差。根据已知的法布里珀罗腔传感器初始腔长和腔两端面反射率,从腔长变化的动态范围、线性、灵敏度等方面考虑,对工作波长以及线宽进行了优化设计。对双波长双通道解调系统进行了实验和数据分析,经最小二乘法拟合后的线性拟合度达到98.35%。实验结果表明:该方法可满足解调光纤法布里珀罗腔传感器在灵敏度、响应速度以及稳定度上的要求。