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高功率半导体激光阵列的高温特性机理被引量：3: 2020年; 高峰值功率半导体激光阵列在高温工作条件中的应用需求日益凸显,本文以微通道封装的高峰值功率960 nm半导体激光阵列为研究对象,通过精密控温系统测试了其在10~80℃范围内峰值功率、电光转换效率、工作电压和光谱等一系列光电特性,结合理论分析,给出不同温度下电光转化效率的能量损耗分布。结果表明,工作温度从10℃升高到80℃后,电光转化效率从63.95%下降到47.68%,其中载流子泄漏损耗占比从1.93%上升到14.85%,是导致电光转换效率下降的主要因素。该研究对高峰值功率半导体激光器阵列在高温应用和激光芯片设计方面具有重要的指导意义。; 李波王贞福王贞福杨国文杨国文赵宇亮李特王刚白少博杜宇琦; 关键词：高温微通道

两种稀疏孔径光学成像的图像恢复算法研究被引量：1: 2009年; 根据稀疏孔径光学系统成像的图像恢复模型,分析维纳滤波和最小二乘方滤波图像恢复算法的适用条件.针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学系统,维纳滤波的理论推导能够达到最优.通过实验对比,指出噪声功率谱未知情况,最小二乘方滤波的恢复结果优于维纳滤波结果.; 李波李艳李昕; 关键词：图像处理维纳滤波

DNLMS滤波器的FPGA实现被引量：2: 2009年; 为了提高自适应滤波器的实时处理速度,提高算法的稳定性。在此采用最新的DSP Builder软件,在FPGA上实现了解相关归一化LMS(DNLMS)算法。该方法通过在Matlab/Simulink中多次仿真都达到了很好的效果,有效地消除了噪声,运行稳定。在此引进了解相关原理和归一化处理,加快了算法的收敛速度,且稳态误差小。如果将该滤波器从8阶增加到512阶或者1 024阶,可以很好地实现在话音通信中的回声消除等自适应滤波。; 李昕李艳李波; 关键词：解相关归一化 LMS DSP BUILDER

稀疏孔径光学系统成像的图像恢复算法研究被引量：4: 2010年; 提出两种稀疏孔径光学系统成像的图像恢复模型.分析维纳滤波、最小二乘方滤波和极大似然法盲去卷积三种图像恢复算法的适用条件.针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学系统,通过实验对比,指出维纳滤波和最小二乘方滤波把相机光学传函当作系统传函,其理论推导能够达到最优.盲去卷积把大气传输函数和相机光学传函作为系统传函进行恢复,其恢复结果优于维纳滤波带入常数K和最小二乘方滤波调整参量结果.; 李波李艳李昕; 关键词：图像处理维纳滤波

高功率半导体激光列阵芯片测试表征与仿真优化被引量：2: 2021年; 针对高功率半导体激光芯片工作温度升高易引起芯片性能退化和失效问题,首先理论分析了工作温度对内量子效率的影响机理。其次,为量化温度影响芯片稳定性的主要因素,自主搭建高功率半导体激光列阵芯片测试系统,研究15~60℃半导体激光列阵芯片的温度特性,分析了5种能量损耗分布及其随温度的变化趋势。实验结果表明,当温度由15℃升高至60℃,载流子泄漏损耗占比由2.30%急剧上升至11.36%,是造成半导体激光芯片在高温下电光转换效率降低的主要因素。最后进行了外延结构的仿真优化,仿真结果表明,提高波导层Al组分至20%,能有效限制载流子泄漏,平衡Al组分增加带来的串联电阻增大问题,可以获得高效率输出。该研究对高温下半导体激光芯片的设计具有重要的指导意义。; 杜宇琦王贞福张晓颖杨国文李特刘育衔李波常奕栋赵宇亮兰宇; 关键词：高功率

高功率准连续半导体激光阵列中应变对独立发光点性能的影响被引量：2: 2020年; 为了解决阵列中每个发光点性能分布不均的问题,研究了微通道水冷封装的960nm半导体激光器阵列,阵列包含38个发光点,腔长为2mm,在驱动电流为600A、占空比为10%的条件下,输出的峰值功率达到665.6 W,电光转换效率为63.8%,中心波长为959.5nm.通过对应力的理论分析,给出了各个发光点应变的表达式;通过搭建单点测试系统获得阵列中每个发光点的阈值电流、斜率效率、光谱和功率等光电特性;结合应变理论分析可知,器件中发光点的性能与应变大小和类型密切相关,压应变会导致器件波长蓝移、阈值电流降低、功率和斜率效率升高,张应变会导致波长红移、阈值电流升高、功率和斜率效率降低.研究表明,影响器件内部发光点的性能不仅与热效应有关,而且与封装后残余的应变密切相关,通过应力的分布可以预测阵列性能的变化规律,可为高峰值功率、高可靠性的半导体激光阵列的研制提供参考.; 李波王贞福王贞福杨国文杨国文赵宇亮李特王刚白少博; 关键词：微通道光电特性

一种稳定的变步长块LMS自适应算法被引量：2: 2009年; 针对LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降,本文从基本的块LMS算法开始,简要介绍了块LMS算法的实现方法,在此基础上重点分析了在变步长块LMS算法中,影响步长因子的要素。提出了一种新的变步长因子迭代算法(SVBLMS),该迭代算法充分考虑输入信号和误差信号对变步长因子的影响,并且迭代的结构简单,计算量小。通过Matlab仿真,仿真结果表明,该迭代算法较其它块LMS算法有更快的收敛速度,更稳定的收敛过程。当输入为有色信号或输入噪声较大时,本算法都能保持良好的性能。; 李昕李艳李波; 关键词：自适应滤波变步长

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李波