报道了一个内腔式连续波、单谐振1.9μm和2.4μm双波长激光输出的光参量振荡器(OPO)。
实验采用单管半导体激光二极管(LD)抽运掺钕钒酸钇(NdYVO4)晶体，腔内抽运掺氧化镁的周期性极化铌酸锂(PPMgLN)晶体，得到1.9μm和2.4μm双波长连续激光输出。
在室温下，当LD功率为5.5W时，同时获得了750mW、1.9μm波长的信号光和370mW、2.4μm波长的闲频光输出，光光转换效率分别为13.6%和6.7%，总的转换效率达到了20%以上。
测试5h，功率不稳定性小于1.8%。
另外还对不同长度的PPMgLN晶体进行了阈值和转换效率的特性分析。
通过输出波长稳定性测试发现，对晶体的温度进行更好地控制，可以改善波长漂移的现象。

提出了一种新型非反转归零(RZ)码的可重构全光逻辑门方案。
该方案基于单个半导体光放大器(SOA)和可调谐光带通滤波器(TOBPF)。
利用SOA的四波混频效应和交叉增益调别(XGM)效应，实现了RZ码信号的多种功能逻辑运算。
在不改变实验装置的情况下，通过调节带通滤波器中心波长和信号光功率，可以在不同逻辑功能之间进行切换。
实验实现了10Gb/s全光信号间的“与”,“非”,“或非”,“同或”,“·B”,“A·B”等基本逻辑运算。
与用连续光作为探测光不同的是，本方案采用了时钟信号作为探测光，这样各个逻辑门的输出均为非反转RZ码，有利于不同逻辑门的进一步组合。

本文在理论上研究了由于外部光反馈引起的半导体激光器的相位噪声.理论分析是通过引入一个反馈耦合率K和线性化速率方程,导出了半导体激光器相位噪声功率谱密度的表达式.这表明相位噪声功率谱密度随外腔长度而周期性地漂移,且功率谱密度的峰值随外部反馈耦合率而发生很大的变化.

复旦大学半导体器件原理882真题包含07-13年以及2018年最新真题

提出了一种在半导体-绝缘体-半导体波导中形成磁光布拉格光栅的高度可调太赫兹（THz）滤波器，并通过有限元方法进行了数值模拟。
结果表明，在具有缺陷的布拉格光栅波导的带隙中存在具有高Q值的尖峰，并且可以通过改变施加到器件的横向磁场的强度来极大地改变尖峰的位置。
与没有施加磁场的情况相比，当施加1T磁场时，滤波后的频率（波长）的偏移高达36.1GHz（11.4μm）。
此外，本文提出了一个简单的模型来预测滤波频率，并提出了一种有效的方法来提高滤波器的Q值。
（C）2013年作者。
除另有说明外，所有文章内容均根据知识共享署名3.0未移植许可证进行许可。
[http://dx.doi.org/10.1063/1.4812703]

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提出了基于主振荡功率放大(MOPA)结构的皮秒光纤激光系统。
该系统将重复频率为29.87MHz的半导体可饱和吸收镜被动锁模光纤激光器作为种子源。
采用预放系统并结合声光调制器将种子源的重复频率降至574kHz。
MOPA结构基于棒状光子晶体光纤(PCF)，利用PCF大模场、高增益的特点直接对脉冲宽度为30ps的脉冲进行放大，有效抑制了自相位调制效应引起的光谱展宽。
研究结果表明，所提系统的5dB光谱线宽与光脉冲峰值功率成比例，该系统最终输出了近衍射极限、峰值功率为3.4MW的皮秒脉冲(输出功率为20W时，光束质量因子M2=1.01)，最高平均输出功率为21.86W，脉冲宽度为11.1ps，中心波长为1030.74nm，5dB光谱线宽为1.75nm。

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重庆邮电大学《半导体物理》历年期末考试试卷（含答案）

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。