基于TSMC 180nm工艺设计并流片测试了一款用于高能物理实验的电子读出系统的低噪声、低功耗锁相环芯片。该芯片主要由鉴频鉴相器、电荷泵、环路滤波器、压控振荡器和分频器等子模块组成, 在锁相环电荷泵模块中, 使用共源共栅电流镜结构精准镜像电流以减小电流失配和用运放钳位电压进一步减小相位噪声。测试结果表明, 该锁相环芯片在1.8V电源电压、输入50MHz参考时钟条件下, 可稳定输出200MHz的差分时钟信号, 时钟均方根抖动为2.26ps(0.45mUI), 相位噪声在1MHz频偏处为-105.83dBc/Hz。芯片整体功耗实测为23.4mW, 锁相环核心功耗为2.02mW。

本文使用气相输运沉积的方式制备了硒化锑(Sb2Se3)薄膜太阳电池, 并采用氯化铯(CsCl2)溶液对器件上界面进行处理, 同时对薄膜和器件进行了一系列表征。研究发现, CsCl2溶液的背接触处理不仅可以提高器件的载流子收集以及降低上界面复合, 还可以优化薄膜的结晶性、表面粗糙度和光电性能。基于FTO/CdS/Sb2Se3/CsCl2/Au的器件结构, 得到了转换效率为6.32%的高效Sb2Se3薄膜太阳电池, 比基础器件效率提升了12%。本文的工作对Sb2Se3薄膜太阳电池未来的研究有一定的指导作用, 其他同类型半导体光伏器件也可借鉴。

随着社会经济水平的不断提高，糖尿病患者的数量和比例正在迅速增加。目前糖尿病人的血糖浓度监测都是通过血糖仪实现，这种有创的方法不仅繁琐，还会给病人造成负担和痛苦，不适合作为糖尿病患者血糖浓度的长期监测手段。呼吸气体中的丙酮浓度可以反映人体的血糖浓度，因此，可以用无创的方式，通过测量呼吸气体中丙酮的浓度来达到对糖尿病人血糖浓度监测的目的。通过飞秒激光诱导的双光子聚合技术，在单模光纤端面制备了聚合物微柱，设计了一种用于丙酮气体浓度检测的新型光纤传感器。当构成微柱的聚合物材料吸收丙酮气体后，由微柱结构与光纤端面构成的法布里-珀罗干涉仪的反射光谱会发生相应的漂移。传感器对丙酮气体浓度的检测范围为1×10^－9～1×10^－3，检测下限达到1×10^－9，传感器具备对呼吸气体中低浓度丙酮气体检测的能力。该传感器具有高灵敏度、高集成度、简单易用等特点，有望通过无创的呼吸检测方式，成为糖尿病人血糖浓度检测的新手段。

提高屏蔽腔体的屏蔽效能可增强民用航空机载电子系统的高强辐射场(HIRF)防护能力。基于Robinson模型, 提出一种可计算带有非中心孔阵金属屏蔽腔体屏蔽效能的修正模型。选用民航机载通信设备作为研究对象, 运用修正模型计算其屏蔽效能, 与三维电磁仿真软件的结果对比验证了所提模型的正确性。此外, 通过软件仿真分析了HIRF作用下不同孔阵、频率、位置对设备内部电场分布的影响。仿真结果可为民航机载电子设备的屏蔽壳体设计以及内部敏感器件布局提供参考。

目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题, 对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题, 本文提出了利用Faster-RCNN网络模型确定目标初始轮廓和区域信息的先验水平集图像分割方法, 搭建Caffe深度学习框架训练Faster-RCNN网络模型; 通过有监督学习的方式在IAILD数据集上训练模型, 检测出目标建筑物并初步提取建筑物的轮廓, 并将其与形状先验的Level-Set算法结合。对比实验结果表明, 本文方法解决了Level-Set算法中图像分割结果初始轮廓受人为标记框选的影响较大的问题, 能够更好地完成被遮挡建筑物的分割, 对于目标建筑和背景灰度值相近也能达到更好的分割效果。

建立了扇形无漏光聚光系统,对其几何聚光比与抛物线系数、聚光模组后抛物面宽度及聚光模组数量之间的相互关系进行了研究。针对光线耦合结构阵列后导致的漏光问题,提出了锯齿型无漏光波导板的设计方法,在提高聚光比的同时获得较高的聚光效率。通过分析太阳运行规律,提出可传动棱镜片组的设计以取代传统双轴跟踪方式,在一定意义上实现单轴追踪,降低系统运行功耗。在考虑菲涅耳损失以及材料吸收情况下,利用LightTools软件对所设计的聚光系统进行光线追迹,结果表明:在抛物线系数a=0.019时,几何聚光比达到1900,聚光效率为65.1%;在抛物线系数a=0.032时,几何聚光比达到1110,聚光效率达到约82.3%。

采用水热法制备了CaGd2-x-y(MoO4)4∶xEu3+,yBi3+(x=0.01～2, y=0～0.04)系列红色荧光粉。分别用XRD、SEM和荧光分光光度计对样品的晶体结构、微观形貌和发光性能进行了研究。结果表明, 样品荧光粉具有体心四方白钨矿结构, 属于I41/a(88)空间群, 15%Eu3+和1%Bi3+(摩尔分数)的相继掺杂对样品基质晶体结构影响不大。样品粉末颗粒呈类八面体状, 粒度比较均一, 分散性良好, 粒径在3～5 μm之间。样品的激发光谱由位于200～350 nm的激发宽带和位于350～550 nm的系列激发峰构成, 最强激发峰位于396 nm。发射主峰位于617 nm, 对应于Eu3+的5D0→7F2特征跃迁发射。研究未发现Eu3+的浓度猝灭现象。Bi3+的掺杂能对Eu3+起敏化作用, 显著提高样品的红光发射和色纯度, 其作用类型为交换交互型, 最佳掺杂量y=0.01。

针对冠脉病变检测算法普遍存在的异常截面识别率低、无法排除特殊结构影响等问题，提出了一种基于一类支持向量机(OCSVM)的冠脉病变检测方法，并使用冠脉面重采样和基于最大互信息的特征选择方法提高了算法识别正确率。该方法首先基于梯度通量对冠脉源截面进行三次样条插值重采样，然后构造出截面的多尺度特征，接着使用最大互信息结合冗余度去除进行特征选择，最后使用特征数据训练OCSVM完成冠脉病变检测。实验结果显示，在1128个冠脉截面数据的测试结果中，本算法在完全识别异常截面的情况下对健康截面的识别正确率达到了53.5%，远高于同类型的仅从正面和未标记数据学习的支持向量机(SVM)算法所对应的19.6%；而冠脉截面重采样也使得30个特征数下算法对健康截面的识别正确率由21.7%提高到了53.2%。

为构建冠心病辅助诊断系统，为冠状动脉病变检测提供冠脉结构参数，提出一种利用冠状动脉血管中心线获取血管腔壁的算法。该算法以基于二阶Hessian 矩阵血管滤波改进的最小代价路径算法获得的血管中心线为跟踪路径，根据中心线的轨迹计算中心线上过每一个体素点的冠状动脉横截面，利用光线投射法获得冠脉横截面上离散的血管腔壁位置，并结合分段样条拟合方法得到血管腔壁轮廓，最终采用移动立方体算法将各个血管横截面上的腔壁轮廓重建为三维腔壁模型。该算法所得结果能够清晰反映血管腔壁轮廓，且具有较高的计算速度。