为实现基于Placido盘的角膜地形图仪中图像的有效采集,根据人眼角膜的特点以及所选用的CCD面阵参数,设计了一套对称式消色差物镜及准直照明透镜系统。
利用初级像差理论及PW法计算成像镜头的初始结构,根据近轴光线追迹公式计算准直照明透镜参数,利用Zemax光学软件进行系统优化。
成像镜头结构由2组4片镜片组成,有效焦距为20mm,后工作距离为19.2mm,相对孔径为1/3,全视场角为8°,光学总长控制在20mm以内。
在镜头分辨率66lp·mm－1处,所有视场的调制传递函数值均大于0.3,全视场畸变量小于0.5%。
该系统具有整体结构简单、紧凑、易加工、成本低、成像质量好等特点,其性能很好地满足了整机的要求。

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

设计了一个视场角为30°的免散瞳立体成像眼底相机的光学系统。
系统由成像系统和照明系统组成,在成像系统中,设计了新型眼底立体成像光学结构,并加入前置物镜来提高成像分辨率;在照明系统中,通过设置环形光阑来避免角膜反射光的产生,并加入黑点板来消除网膜物镜产生的杂散光。
研究结果表明,该系统不仅可以实现眼底视网膜图像的多角度同步采集,还可以实现眼底视网膜6×106pixel的高清成像。
系统对正常人眼的物方分辨率高于200lp/mm,系统总长为290mm,场曲值小于28μm,畸变仅为-4.9%。
系统具有较强的调焦能力,能对-7~+5m-1屈光度人眼的眼底进行清晰成像。

文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。

提出了一种新的基于二维靶标的球面模型鱼眼镜头标定方法。
根据球面成像模型中圆弧上的点与图像坐标系像点之间的约束关系，利用平面靶上的一根直线上的点，初步估计出摄像头的内部参数。
利用平面靶上棋盘格角点在世界坐标系上的坐标点与其在球面坐标系下坐标的映射关系，求出相应的外部参数的初始值。
以这些角点在图像中的实际坐标与重投影后坐标之间的均方差为优化参数，进行非线性优化，求出内部参数，畸变系数和外部参数的精确解。
通过实验验证，该方法能够快速的估计鱼眼镜头的内、外部参数的初始值，具有较高的精度，能够满足实际应用的需求。

高功率固体激光器工作在高重复频率时，增益介质因热量的沉积而发生热畸变，导致激光输出波前发生变化。
为此，利用相干调制成像技术通过记录单幅衍射光斑实现输出光场的波前测量，获得了放大器工作在1,5,7Hz频率时光学元件的热畸变相位。
实验结果显示，随着工作频率增大，热量向中心区域集中，热沉积效应明显增加了波前变化。

对摄像机参数标定是三维定位的关键。
立体视觉系统是工业化生产的关键技术，为了准确定位，摄像机必须标定。
标定的方法主要有线性标定与非线性标定。
这里提出采用由粗到精，实现精确标定，补偿相机畸变。

基于方波信号的磁光调制具有优良的特性，但存在信号畸变的问题，从理论上研究了它的机理。
将方波信号通过傅里叶级数展开成不同频率正弦信号叠加的形式。
在此基础上用麦克斯韦方程组和贝塞尔方程对各个频率正弦信号的长螺线管空间磁场进行求解，再把经过处理的各正弦信号产生的磁场迭代运算，最终从理论上求解出方波信号驱动时的长螺线管磁场。

高平均功率固体激光器的增益介质由于受热而容易发生畸变,如常用材料YAG,波前畸变和去偏振现象会同时发生,高热负载固体激光介质的热效应已成为制约激光器输出功率进一步提高的严重障碍。
给出一种计算热容型板条激光器热感生折射率的方法。
把YAG晶体的四阶压光张量从晶胞坐标系转换到实验室坐标系,采用经过坐标转换后的新的张量,可以分析在YAG激光器中任意应力分布引起的热感应双折射。
进一步的计算表明,在zigzag板条激光器中,应力双折射率与板条从晶体毛胚上切割成材的角度有关。
同时也对热容板条激光器的热效应和应力特性进行了二维的理论性概述。

电动汽车的普及与推广将引致对大功率充电设备的大量需求，采用现代电力电子技术的大功率充电机是高度非线性的用电设备，对电网产生的谐波影响不容忽视。
其产生的谐波主要来自充电机的整流装置，基于此，论文从适应于大量电动汽车充电需求的合理充电技术和合理充电规模问题出发，分别建立单台充电机和充电站仿真模型，仿真分析单台和多台充电机工作时对电网电能质量的影响，重点研究各次谐波电流含有率、电流总谐波畸变率和功率因数随电动汽车充电功率的变化规律及其随充电机台数增加的变化规律。
仿真结果表明：大功率充电时，随着充电机台数的增加，各次谐波电流含有率呈减小的趋势，小功率充电时，随着充电机台数的增加，各次谐波含有率变化较平缓；
电流总谐波畸变率随充电功率的增大和充电机台数的增加呈减小趋势，而功率因数的变化则由充电功率与充电机数目的耦合机制决定

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。