简介：将严格耦合波理论与Kogelnik近似理论比较，研究了Kogelnik理论的近似条件。以两种理论的衍射效率特性曲线的相关或衍射效率计算差别作为判断标准，分析Kogelnik耦合波理论的近似条件。分析结论表明，体全息的Kogelnik理论近似条件与条纹密度、折射率调制度和介质厚度相关，其中反射体全息的近似条件还与条纹面倾角相关。

简介：对纤端光场进行了理论分析，分别利用塑料光纤和多模光纤作为接收光纤对塑料光纤的出射纤端光场进行了测量，并与理论分析结果进行了比较，给出了合理的调和参数。传输距离较长的塑料光纤由于高阶模的泄漏，纤端光场分布非常接近高斯分布。实验结果表明了理论分析结果和调和参数选择的合理性。

简介：气泡是常见的玻璃缺陷,远场干涉法可直接测量玻璃厚度方向的气泡尺寸,为了给测量时观察角的选择提供理论依据,基于几何光学原理和菲涅尔公式,建立了光束的远场干涉模型并导出干涉条纹的相对光强计算公式。以冕牌玻璃（K6）、重冕玻璃（ZK6）、重火石玻璃（ZF6）为例,通过数值分析,得到干涉条纹的相对光强分布规律：相对光强幅度随折射率的增大而增大;全局来看,相对光强幅度随偏向角的增大呈先增大后减小的趋势,其变化不具有周期性;局部来看,相对光强幅值、条纹角间距近似相等,其变化具有近似周期性,且条纹的可见度较高。

简介：通过建立海洋背景下的红外辐射模型，对机栽红外探测系统所获得的热图进行了仿真计算，提出了一种从探测器红外焦平面上的探测像元到海面红外辐射单元的映射方法。利用MODTRAN软件计算了被探测海域各红外辐射单元通过大气传输后最终到达机载红外热像仪探测像元的红外辐射强度，最后利用Visual＋＋结合计算机图形学方法实现了红外热图的仿真计算。仿真结果基本反映了海面温度场的红外特性。

简介：利用小波多分辨率分析的特点和分形噪声在小波变换域的特性,采用小波变换域参数估计方法获得噪声参数,然后采用小波阈值滤波方法去除噪声,并比较了三种小波基不同的滤波效果.通过仿真试验,陀螺的零漂值从0.3755°/h减小到了0.1026°/h.

简介：处于倏逝场中的微小粒子会受到辐射压力的作用而朝着倏逝场的传播方向运动，基于此原理的微小粒子驱动技术可用于介质颗粒、胶体颗粒、生物细胞等微小粒子的捕获和驱动。由于倏逝场光学微操作系统不会受到物镜焦深和激光光斑尺寸的限制，因此它比自由空间系统的优越性更强，而波导形成的光学力可以应用于长距离驱动，其仅仅受限于系统的散射和吸收损耗。综述了基于倏逝场微小粒子驱动技术的最新进展，包括广域倏逝场微操纵、平面波导结构的倏逝场微操纵和光纤结构的倏逝场微操纵，并对其进行了比较，分析了它们的捕获能力、驱动效率、结构特点等问题，以及未来的发展趋势。

简介：设计了木材加工业中木材纹理表面的检测系统，提出了一种有效的选取小波频带重建图像的纹理瑕疵检测方法。设计的检测系统由新型LED光源，明暗域结合成像光学系统，高速高分辨率线阵CCD器件等组成。应用小波基函数在较优的分解级数上对纹理图像进行分解，然后在最佳的分辨率级数上正确选取平滑图像或者细节图像来重建图像。在重建图像中均匀纹理图案被有效地移除，仅仅保留了局部瑕疵区域，小波频带选取是基于小渡系数的能量分布自动确定最佳重构参数。重构后的图像经阈值处理得到二值图像，最后运用数学形态学的方法对二值图像后处理。实验表明，该方法可用于实时在线检测木材表面的瑕疵。

简介：图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言，传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于小波变换的图像放大新算法，该算法对原始图像先进行小波变换获得高频系数，然后运用牛顿插值算法放大高频系数，以此作为放大图像的高频成份，而将原始图像作为低频成份，最后进行小波逆变换，重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。

简介：在数据融合的基础上，以红外／毫米波双模传感器的智能融合结构为模型，将模糊神经网络与D-S证据理论相结合，提出了一种新的目标识别方法。该算法根据红外／毫米波传感器的性能及工作范围，构造模糊变量作为神经网络的输入，根据神经网络的不同输出判别目标的真伪，并利用D-S证据理论进行目标身份识别。仿真结果证明了该算法的可行性。

简介：粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。

简介：应用傅里叶变换轮廓术测量物体三维面形时，当被测物体形状复杂或是被噪声严重污染时，导致频谱分布展宽，发生频谱混叠现象，基频提取困难，无法准确恢复物体的三维面型。提出了基于小波分解的傅里叶变换轮廓术，采用小波变换的方法对变形条纹图进行二维多尺度分解，重构被测物的背景图像，滤出图像的零频成分，得到相对变形条纹。运用小波变换与傅里叶变换轮廓术相结合的方法，只需拍摄一幅变形条纹图，将被测物体与背景分离，不受背景成分的影响，且易于基频信息的提取，降低了对滤波器的要求。实验证明该方法较好地防止了频谱的混叠问题，提高了测量范围与解相精度。

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