用微结构改进InGaAlP量子阱发光二极管的出光强度

针对半导体发光二极管 (LED)出光效率低下的问题 ,提出了一个在LED顶部引入周期性微结构的新设想。根据这一设想 ,采用简单的微加工技术研制成功带有环形槽微结构的圆台形InGaAlP量子阱LED。结果表明 ,这种新型LED在竖直方向的出射光强比不带微结构的LED有明显增强。这一成功为改进发光二极管的出光效率提供了新的途径     

基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能.     

用微结构改进InGaAIP量子阱发光二极管的出光强度

针对半导体发光二极管（LED）出光效率低下的问题，提出了一个在LED顶部引入周期性微结构的新设想。根据这一设想，采用简单的微加工技术研制成功带有环形槽微结构的圆台形InGaAIP量子阱LED。结果表明，这种新型LED在竖直方向的出射光强比不带微结构的LED有明显增强。这一成功为改进发光二极管的出光效率提供了新的途径。