自由立体显示器的效果评定方法

自由立体显示器使用特殊的光学元件使左、右眼的视图产生空间分离,在显示器前方形成相互间隔的独立视区,视图分离的程度决定了场景能否进行立体合成。文章对独立视区的位置进行精确计算并得出分布示意图;提出使用“立体度”作为立体显示器视图分离的度量参数;并讨论了测试和计算方法,完成对自由立体显示器效果的测量和评定。     

三值光学计算机

三值光学计算机是2017年3月问世的通用型光电混合计算机系统。它用无光态和偏振方向正交的两个偏振光态表示信息,用旋光器和偏振片来改变这三个光态,进而完成三值逻辑运算和MSD(modified signed-digit representations)冗余表达数值的二进制并行加法运算。这种新型计算机具有处理器位数众多、处理器位可以分组独立使用、处理器位的计算功能可重构等优势;还以非易失随机存储器件为基础,构建了与处理器频繁交换大量数据的双空间存储器系统;为便于编制发挥这些特色的应用程序,采用SZG文件为程序员遮蔽三值光学处理器与传统电子处理器的差别,构成了保持传统编程技术的新编程平台。目前,针对快速傅里叶变换、元胞自动机等典型算法,验证了这种新型计算机的加速能力。     

多形状参数的均匀B样条曲线

利用分段积分的方法并引入多个形状参数,将单形状参数的均匀B样条曲线推广到多形状参数的情形;这类曲线具有标准的均匀B样条曲线及单形状参数的均匀B样条曲线的主要性质,如连续性、凸包性等;根据形状参数的各种不同取值,这类曲线既能整体地又能局部地调控其形状,由此生成的曲线与曲面,作为一种新的几何造型方法,可应用于CAD/CAM领域。     

非均匀光纤中色散特性的研究

本文研究在非均匀光纤传输系统中,周期性材料色散扰动对光脉冲的影响,并且建立了正弦型均匀扰动模型．利用傅立叶变换法,分别推导了非均匀光纤传输系统中,二阶色散系数受周期性扰动时,无啁啾高斯型光脉冲受二阶色散;二阶和三阶色散共同决定群速度色散效应时,脉冲传输的解析表达式．并在理论上阐述了波形变化．波形显示:对于无啁啾的高斯光脉冲,当扰动程度和扰动周期很大时,二阶色散使脉冲在开始阶段有一个窄化过程,脉冲峰值变高,脉宽被明显压缩;对于二阶和三阶共同作用时,脉冲不仅产生拖尾震荡结构,而且脉冲的震荡沿上翘.当扰动程度和扰动周期很大时,在开始阶段脉冲被压缩,波形发生变化．本文的研究对光纤周期性色散材料对光脉冲的影响有重要的意义．     

波长路由网络光通路呼叫阻塞分析研究

基于马尔科夫链相关性理论研究了波分复用全光网络中光通路呼叫请求过程,提出了阻塞性能数学分析方法。模型中引入了光网络资源预留过程中所应该考虑的光节点接收器的配置情况。数值分析表明,光纤中复用的波长数越多以及网络通信负载量较小时,配置波长转换能明显改善光网络的阻塞性能,而且目的光节点配置接收器的数量约为光纤链路复用波长数的二分之一时,即使增加配置节点接收器的数量也难以提高光通路的呼叫阻塞性能。     

光谱法研究一种含咪唑啉酮类衍生物与牛血清白蛋白的相互作用

应用荧光光谱及紫外可见光谱的方法研究了2-氨基-5-苯亚甲基-4H-咪唑啉-4-酮衍生物(BPH5)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用.实验发现BPH5能强烈猝灭牛血清白蛋白的荧光强度,其荧光猝灭机理为动态猝灭.在此基础上计算了二者相互作用的结合常数、结合位点数及△H,△G,△S等热力学参数等.结果表明BPH5与BSA以1∶1结合,其反应主要是熵驱动的,相互作用力主要为疏水作用力.根据F(o)rster无辐射能量转移理论计算了给体(BSA)与受体(BPH5)之间的结合距离.     

Hadamard变换光学编码探测中的定位精度研究

针对Hadamard光学成像的编码定位精度波动对编码成像结果的影响,研究了编码机制对定位偏差响应的表现,发现了阿达玛变换光学系统对定位精度波动的敏感性规律:像元强度改变量与定位偏差量成比例;一个编码周期内定位偏差的多次波动导致像元强度改变量按次累加;各次波动对像场强度改变量分布具有循环性.采用63阶码板实验以及数值模拟方法计算63阶、255阶和511阶S矩阵编码成像,结果表明定位精度的变化对编码成像质量有重要影响.给出了在编码成像中所应用的编码矩阵折叠形式与定位精度的相关关系,为编码成像系统的精度设计给出了理论基础.     

Black-Scholes模型在ESO会计处理中的应用

Black-Scholes模型是现代期权定价理论的核心,也是当前得到最普遍公认和应用的期权定价模型。因此以公允价值对股票期权进行会计处理,必然要求从会计角度对Black-Scholes模型加以应用。本文从Black-Scholes模型出发,讨论了模型在我国的适用性和对员工股票期权的适用性,从而进一步探讨了模型参数的确定。     

nc-Si/SiO2复合膜的非线性光学性质

采用等离子体增强化学气相淀积(PECVD)技术,制备a-SiOx∶H(0相似文献   

Long Memory of Financial Time Series and Hidden Markov Models with Time‐Varying Parameters

Hidden Markov models are often used to model daily returns and to infer the hidden state of financial markets. Previous studies have found that the estimated models change over time, but the implications of the time‐varying behavior have not been thoroughly examined. This paper presents an adaptive estimation approach that allows for the parameters of the estimated models to be time varying. It is shown that a two‐state Gaussian hidden Markov model with time‐varying parameters is able to reproduce the long memory of squared daily returns that was previously believed to be the most difficult fact to reproduce with a hidden Markov model. Capturing the time‐varying behavior of the parameters also leads to improved one‐step density forecasts. Finally, it is shown that the forecasting performance of the estimated models can be further improved using local smoothing to forecast the parameter variations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.