摘要:为了实现高灵敏度探测，红外探测器需要得到优化。利用Silvaco器件仿真工具研究了p-i-n型InP/In_0.53Ga_0.47As/In_0.53Ga_0.47As光电探测器的结构，并模拟了该结构中吸收层浓度和台阶宽度对暗电流以及结电容的影响。结果表明，随着吸收层掺杂浓度的逐渐增大，器件的暗电流逐渐减小，结电容逐渐增大。当台阶宽度变窄时，器件的暗电流随之减小，结电容也随之变小。最后研究了光强和频率对器件结电容的影响。在低光强下，器件的结电容基本不变；当光强增大到1 W/cm²时，器件的结电容迅速增大。器件的结电容随频率的升高而减小，其峰值由缺陷能级引起。

摘要:对用液相外延(Liquid Phase Epitaxy, LPE)方法生长的碲镉汞(HgCdTe)材料进行了闭管富汞热处理，并研究了不同的热处理时间和热处理温度对其电学性能的影响。通过对HgCdTe材料进行富汞热处理可以有效降低材料内的缺陷尺寸、密度以及位错密度，并可完成材料由p型到n型的转变。工艺中，低温热处理对HgCdTe材料的电学性能有较大影响。研究发现，随着低温热处理时间的持续增加，HgCdTe材料的载流子浓度会明显增加。而当低温热处理温度在210 ℃~250 ℃范围内变化时，保持低温热处理时间不变，热处理后HgCdTe材料的载流子浓度会在一定范围内波动(无明显变化)。通过对HgCdTe器件进行I-V曲线测试以及最终的组件测试发现，热处理后载流子浓度在1×10¹³ ~1×10¹⁴ cm^-3范围内的HgCdTe芯片具有很好的测试结果。

摘要:杜瓦激活过程会引起探测器芯片温度过冲，导致芯片失效。通过仿真计算分析了吸气剂激活过程中产生的温度分布，研究了探测器芯片在杜瓦激活时温度升高过冲的主要传热途径，并提出了一种吸气剂挡板方案。试验结果表明，该方案可将激活过程中探测器芯片表面的最高温度由105 ℃降至85 ℃，解决了激活过程中探测器芯片的温度过冲问题。

摘要:介绍了二次离子质谱仪（Secondary Ion Mass Spectrometry, SIMS）测试中一次离子束的各参数对测试的影响。研究发现，离子源的选择由分析元素决定，一次束能量决定深度分辨率，入射角度影响溅射产额，一次离子束的束流密度影响溅射速率。因此，在SIMS测试中，需要根据分析目的调节相应参数，以获得较好的分辨率。

摘要:随着科学技术的迅猛发展，信息采集与融合趋于多元化和复杂化。单一的传感器已经无法满足需求。因此，多传感器信息融合技术开始广泛应用于各行各业，并提高了信息处理的准确性和完整性。从概念、结构与分类、关键算法的研究和实际应用等方面对多传感器信息融合技术进行了介绍，并总结了该技术的发展趋势与未来前景。

摘要:采用门控淬灭技术的单光子探测更容易实现高速探测，并且使用寿命更长。门控信号的宽度与探测噪声及探测效率直接相关。基于高速D触发器特性以及高精度可编程延迟芯片，提出了一种频率和门控信号宽度可调的脉冲信号产生方法。通过对芯片特性进行研究，设计了实验电路并对实验结果进行了展示和讨论。结果表明，该方法能够产生最小门宽1 ns、最大频率100 MHz的门控信号。

摘要:基于Erfle透镜结构，设计了可用于头盔显示系统的传统折射式目镜。在此基础上添加了衍射面，设计出了折衍射目镜。这两种系统的基本结构参数相同，出瞳距为27 mm，出瞳直径为8 mm。与传统折射式结构相比，折衍射目镜的总长度减小了11%，重量减轻了约23%，畸变减小了59.45%。考虑到衍射光学元件的带宽积分平均衍射效率对系统调制传递函数(Modulation Transfer Function, MTF)的影响，在40 lp/mm空间频率处，折衍射头盔目镜轴上视场的MTF值和最小MTF值分别高于0.68和0.28，满足设计要求。该系统可以应用于虚拟现实的头盔显示系统。

摘要:为了实现纺织纤维测定的高效化和无害化并将快速检测方法提供给纺织企业、市场监管部门，将281个棉/氨纶混纺样品作为研究对象，分析了样品颜色和织物结构的影响，并采用偏最小二乘法建立了棉/氨纶混纺织物中纤维含量的近红外定量模型。为验证该模型的准确性，对23个棉/氨纶样品进行了预测。通过对该方法与标准方法SN/T 0464-2003进行成对结果t检验，得到了两种方法的结果不存在显著性差异的结论。这种近红外方法已转化为检验检疫行业标准，并经实际应用证明效果显著。

摘要:针对近红外光谱分析技术中未充分利用预测模型光谱数据的问题，提出了一种可充分利用光谱数据和有效预测蚕丝含量占比的新方法。以5种类型共145个样本的蚕丝含量占比以及相应的所有蛋白质基光谱数据为研究对象，将这些样本分别划分为校正集和验证集，并采用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）方法和提出的偏最小二乘回归多模型（multi-model Partial Least Squares Regression， multi-PLSR）方法建立了预测模型。然后对比和观察了两种方法的预测效果。以类型2的蚕丝样本为例，选用13个主成分并对比两种模型后发现，multi-PLSR模型的相关系数由0.594增至0.9784，平均相对误差由0.4866降至0.1384。实验结果表明，新方法充分利用了光谱数据中的信息，提高了蚕丝含量占比预测模型的精度，为建立近红外光谱预测模型提供了一种新思路。