检索结果-南通市图书馆

作者：田杰华中科技大学

学位级别：硕士

在信息时代,全球每年产生的数据量飞速增长。基于玻璃介质的五维光存储技术具有高密度、低能耗、永久存储寿命等优势。其有望成为新一代大容量数据存储技术。但该技术受到三维空间的限制。当数据记录层的间距太小时,数据层之间会发生串... 详细信息

在信息时代,全球每年产生的数据量飞速增长。基于玻璃介质的五维光存储技术具有高密度、低能耗、永久存储寿命等优势。其有望成为新一代大容量数据存储技术。但该技术受到三维空间的限制。当数据记录层的间距太小时,数据层之间会发生串扰,形成强烈的背景噪声,降低数据读出的准确率。因此,研究的主要目的:高质量、高效率地去除五维光存储图像背景噪声,提升数据读取的准确率。然而,现有的去噪算法存在去噪效率低、内存消耗高、只能去除特定类型的噪声等缺点,不适用于五维光存储图像去背景噪声任务。研究的主要内容如下:(1)针对卷积神经网络去噪算法(Denoising Convolutional Neural Networks,DnCNN)去噪效率低、内存消耗高的缺点,开展了DnCNN算法的轻量化研究。在保证去噪质量的前提下,通过缩减网络层数和卷积核数目以提高运行速度;利用直接映射干净无噪声图像的方法以缩小解空间。网络模型直接学习端到端的映射关系,更容易收敛。实现了改进的DnCNN＿Light算法。(2)针对去噪算法存在网络规模限制去噪效率和去噪质量的缺陷,进一步提出了基于注意力机制的去背景噪声算法。通过引入注意力机制,重点关注更加重要的信号强度特征,该算法只需要较小的代价便能够捕获关键信息,完成去噪。实现了一种轻量级的卷积神经去噪网络,打破了网络规模对去噪效率的限制,提升了去噪质量和去噪效率。实验证明,基于注意力机制的去噪算法能够直接运用于五维光存储数据读取系统中,使分类解码的准确率从去噪前的77%提升为去噪后的96%,比特误码率仅为0.01。数据记录层间距从20μm减小为10μm,提高了存储介质的物理空间利用率。同时,去噪效率约是DnCNN算法的6倍,去噪质量及效率均高于其它优秀算法。

关键词：五维光存储深度学习图像处理去背景噪声

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基于深度学习的五维光存储编解码研究

基于深度学习的五维光存储编解码研究

作者：谢茜雅华中科技大学

学位级别：硕士

大数据时代,数据量爆发式增长,新型五维高密度光存储技术具有容量大、成本低、寿命长等优势,是未来海量数据长期存储的关键技术。研究五维光存储信息的物理记录过程和实际表现,设计出高效的调制编码方案和解调解码过程,从而降低原始误码... 详细信息

大数据时代,数据量爆发式增长,新型五维高密度光存储技术具有容量大、成本低、寿命长等优势,是未来海量数据长期存储的关键技术。研究五维光存储信息的物理记录过程和实际表现,设计出高效的调制编码方案和解调解码过程,从而降低原始误码率,有效提升实际存储效率,具有重要理论价值和应用前景。为了提升五维光存储的记录密度和识别精度,本文综合研究了记录点调制(物理记录点选择)和解调(物理记录点识别),主要内容如下:(1)研究基于激光能量误差曲线的基本调制方案下的实际信息解码效果,发现记录点在增加存储密度时区分度降低,现有算法识别效果不理想。(2)据此,提出了基于残差注意力机制的记录点识别算法,利用深度学习技术对记录点的双折射图像进行特征提取及信息变换,构建分类网络参与记录点识别,提高解调过程中记录点的识别准确率。(3)采用上述算法之后,进而发现基于激光能量误差曲线的基本调制方案中存在着记录点特征分布不均衡的问题,提出了基于深度学习特征的记录点选择算法,通过将深度学习技术提取的记录点双折射特征进行聚类来完成记录点的选择,均衡调制过程中记录点的特征分布距离,优化五维光存储调制编码。在实际平台上进行效果验证,使用基于残差注意力机制的五维光存储记录点识别算法来优化五维光存储信息解调方案后,在64种记录点的识别实验中达到了98.83%的记录点识别准确率及99.63%的信息解码准确率,比传统记录点识别算法高出近20%。进而使用基于深度学习特征的记录点选择算法来优化五维光存储调制方案后,在128种记录点的识别实验中达到了99.92%的记录点识别准确率及99.99%的信息解码准确率,同时提升了调制效率和准确性。

关键词：五维光存储调制编码解调算法深度学习图像分类

飞秒激光诱导周期条纹的形成机制及其应用的研究

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飞秒激光诱导周期条纹的形成机制及其应用的研究

作者：陆岷上海应用技术大学

学位级别：硕士

本论文研究了飞秒激光在不同材料表面及内部诱导的周期条纹,结合时域有限差分(FDTD)方法数值求解麦克斯韦方程组,分析其形成原理并探索了周期条纹的应用。在本文中,首先利用飞秒激光在Ga P晶体表面诱导了不同周期的条纹,结合FDTD数值分... 详细信息

本论文研究了飞秒激光在不同材料表面及内部诱导的周期条纹,结合时域有限差分(FDTD)方法数值求解麦克斯韦方程组,分析其形成原理并探索了周期条纹的应用。在本文中,首先利用飞秒激光在Ga P晶体表面诱导了不同周期的条纹,结合FDTD数值分析研究了飞秒激光在半导体上诱导周期条纹的电磁原理以及演化过程。其次本文基于Sub-SPP理论建立双界面模型讨论了条纹的周期特征与SPP和Sub-SPP激发效率之间的关系。最后,利用飞秒激光在石英玻璃内部诱导周期性纳米结构形成五维存储数据点,实现了了单点5比特密度下的高维存储技术。本文取得了如下的研究成果:1.实验研究了在不同激光脉冲能量和脉冲数量下,飞秒激光照射Ga P晶体表面发生的变化。研究发现在晶体表面形成的高空间频率的LIPSS(HSFL)向低空间频率的LIPSS(LSFL)转变会随着照射脉冲数的增加而发生。结合有限时域差分方法结合全息烧蚀模型对多个脉冲照射下的LIPSS形成及演化的原因进行模拟。模拟结果与实验结果的一致性较好,其结果表明,HSFL和LSFL的电磁起源均是在多脉冲下的入射电场和散射电场的干涉作用。模拟还进一步分析了不同粗糙程度的初始表面对LIPSS形成的影响。2.利用空气-等离子体和等离子体-介质双界面模型结合FDTD数值模拟分析了等离表面激元(SPP)在LIPSS形成过程中的作用。其结果表明,在两个不同界面处激发的SPP拥有不同的空间频率,并存在着竞争关系。最终LIPSS的周期取决于占据主导地位SPP的周期,激光能量密度导致的中间等离子体层的厚度变化以及自由电子浓度在这一过程中起到了重要作用。3.针对新型五维光存储技术,将FDTD-HAM方法扩展至三维以模拟内部周期性结构的产生过程,模拟产生的结构与现有研究有着良好的一致性。在实验中,通过利用飞秒激光在Si O中诱导周期性结构体素(Voxel),并凭借该结构的双折射效应来实现光学存储。通过调节偏振以及激光功率的大小完成了单个体素32种状态(5-bit)的存储密度,并通过搭建双折射测量设备,训练深度神经网络解码器完成了存储数据的解码。

关键词：激光诱导周期条纹 FDTD 全息烧蚀模型五维光存储

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超临界紧聚焦多维光存储研究

超临界紧聚焦多维光存储研究

作者：谢子健暨南大学

学位级别：硕士

全球数据存储市场的快速增长对高容量、低能耗的信息存储技术不断提出新的挑战。尽管光存储被认为是潜在的解决方案,但衍射极限的存在限制了其存储容量的进一步提升。为了应对这一挑战,近年来,通过光学多路复用技术在光的物理维度上创... 详细信息

全球数据存储市场的快速增长对高容量、低能耗的信息存储技术不断提出新的挑战。尽管光存储被认为是潜在的解决方案,但衍射极限的存在限制了其存储容量的进一步提升。为了应对这一挑战,近年来,通过光学多路复用技术在光的物理维度上创建正交数据通道或通过超分辨技术突破衍射极限,新一代光存储技术取得了巨大的进展。本文介绍了将多维复用技术和突破衍射极限的超临界聚焦技术相结合的超分辨多维光存储研究。本论文的第一部分工作主要围绕设计超临界聚焦相位以及超临界聚焦光斑的表征展开。采用遗传优化算法,设定种群数目、交叉概率、变异概率以及目标函数,通过种群的迭代得到超临界相位。超临界相位经过矢量德拜衍射积分的理论验证,实现了半高全宽0.38λ/NA的焦点尺寸,其中λ为入射光波长,NA为聚焦物镜数值孔径。通过搭建超临界紧聚焦光场表征系统,利用金颗粒扫描法,成功表征超临界紧聚焦焦点的点扩展函数,并利用上转换荧光颗粒Na YF:Nd/Yb/Er成功验证超临界紧聚焦相较于传统聚焦有着更高的荧光成像分辨率。本论文的第二部分工作主要围绕多层光盘的制备以及超临界紧聚焦多维光存储展开。由于无序耦合金纳米棒在光场激发下形成的电磁热点具有偏振波长依赖性,确定了以金纳米棒作为多层光盘的记录介质。通过将金纳米棒与聚乙烯醇按1:3的比例混合,利用旋涂的方式制备了厚度为1μm的记录层,并以透明聚合物HC003为隔离层,旋涂厚度为10μm,制备了单层、三层、五层乃至十层光盘。表征了金纳米棒溶液的吸收光谱、光盘的透射光谱以及光盘的逐层荧光均匀性;通过超临界聚焦实现了400 nm的盘上记录点尺寸,存储面密度提升36%;成功实现了偏振及波长的物理维度的复用,在五层光盘上实现了双波长双偏振的五层多维存储。并通过相差补偿相位矫正了轴向相差,保障了盘上低记录存储能耗和信息高保真。

关键词：光学超振荡超临界紧聚焦超分辨光存储金纳米棒五维光存储