带SBS池的位相共轭激光器调Q机理的研究

来源 :中国激光 | 被引量 : 0次 | 上传用户:josiefeiv
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文从速率方程出发,分析了带SBS池的Nd:YAG位相共轭激光器的调Q机理,给出了调Q的理论模型。用数值计算方法求出了输出调Q脉冲的腔内光子数密度与时间的关系曲线,与实验值基本相符。
其他文献
In this Letter, we propose a novel constellation-shaping carrier-less amplitude and phase (CAP) modulation scheme to alleviate the systematic nonlinearity in visible light communication (VLC) systems. A simple geometric transformation shaping method is em
在晶体中进行大容量多重体存储,需要对晶体中记录数据进行修改,这就使得选择性擦除必不可少。介绍了铌酸锂晶体中实现选择性擦除的原理,着重介绍了在物光和参考光中引入Е歇位相差的几种方法,通过引入Е歇位相差来记录互补全息图,利用全息图及其他的互补全息图的非相干叠加来消除原全息图对晶体折射率的调制,从而实现对未定影全息图的选择性擦除。实现了在晶体中某一数据页面内部分数据的擦除,并从理论上对实验结果进行了分析。并给出了在某一数据页面内进行部分擦除的实验结果。
We propose a scheme for mitigating Rayleigh backscattering noise and demodulating differential phase-shift keying (DPSK) signals in wavelength-division-multiplexed passive optical networks (WDM-PONs) with injection-locked Fabry-Perot laser diodes (FP-LDs)
通过简化Kukhtarev方程,给出了适于连续光和高速振幅调制光在光折变晶体中的耦合方程.同时,还讨论了简化耦合方程组的适用条件及对调制速度的限制因表.
神经目标自动分割是神经树脊检测、识别和重建的核心技术之一。提出了一种新颖的三维荧光共焦图像神经目标的水平集分割方法。第一步,采取各向异性曲率流平滑和增强图像, 然后生成水平集速度图像。第二步,通过计算局部等值面曲率的极大值自动生成神经目标的种子点,该种子点对应于局部的脊点或者谷点。第三步,快速行进算法计算初始水平集形状图像。最后,利用初始水平集速度图像作为输入,利用基于形状的水平集算法自动分割神经目标。该方法通过采取对应于局部的脊点或者谷点种子点生成定为目标位置,加速了水平集演化算法的计算时间。双光子或荧
期刊
In view of the problems such as the lower automation level and the insufficient precision of the traditional fiber optic gyroscope (FOG) static north-finder, this paper focuses on the in-depth analysis of the FOG dynamic north-finder principle and algorit
OLED技术被认为是最有可能取代液晶显示的全新技术,而OLED中的有机电致磷光器件是近年来的研究热点。有机电致磷光器件的发光层往往采用主客体掺杂体系,主客体分子内的能量传递是磷光发光体分子被激发的主要途径,因此选择吸收能量和传递能量好的主体材料是改进有机电致磷光器件性能的主要途径之一。文章分别以PVK和CBP作为主体材料,以磷光材料Ir(ppy)3和荧光材料Rubrene作为掺杂剂,制备了不同配比的器件,研究了主体材料和掺杂剂之间的能量传递特性。结果发现,这两种主体材料分别通过Ir(
Contrary to expectations, a measurement of the random walk in the ring laser gyro (RLG) as a function of laser power P shows that it is not consistent with the P^{-1/2} rule. In the experiment, the random walk and laser power are tested and recorded at di
为了改善细胞折射率显微成像的质量,提高特征的辨识度,本文提出了一种基于卷积神经网络算法的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法,该方法克服了传统融合方法人工制定融合规则的困难,通过训练数据学习自适应强鲁棒融合函数,获得了更佳的融合效果。主观和客观评价结果表明,该方法有效地改善了细胞折射率显微图像的分辨率,提升了特征辨识度。