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基于振幅分割的光偏振测量技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪 论第14-30页
   ·课题研究背景及意义第14-15页
   ·偏振光计的研究现状第15-19页
     ·斯托克斯参数测量的傅立叶分析法第16-17页
     ·斯托克斯参数测量的分振幅法第17-19页
   ·分振幅光偏振测量技术的研究现状和发展趋势第19-29页
     ·国外研究现况第20-28页
     ·国内研究现状第28页
     ·分振幅光偏振测量技术的发展趋势第28-29页
   ·本文的主要研究内容第29-30页
第2章 分振幅光偏振测量装置的研制第30-62页
   ·引言第30页
   ·偏振光学基础理论第30-44页
     ·光波的偏振第30-36页
     ·偏振光的数学表示第36-42页
     ·偏振光在光学系统内的传播第42-44页
   ·分振幅光偏振测量装置的总体方案第44-49页
     ·技术指标第44页
     ·方案设计第44-49页
   ·光学系统设计第49-52页
     ·偏振态发生器第49-51页
     ·偏振态探测器第51-52页
   ·电路系统设计第52-57页
     ·总体设计第53页
     ·光电转换和信号调理电路第53-54页
     ·数据采集电路第54-56页
     ·偏振态发生器控制第56页
     ·电源电路第56-57页
   ·软件设计第57-60页
     ·软件组成第57页
     ·软件开发第57-60页
   ·本章小结第60-62页
第3章 光偏振测量装置的定标与测试第62-79页
   ·引言第62页
   ·装置的定标第62-70页
     ·定标过程第62-66页
     ·定标结果与分析第66-70页
   ·测试与结果分析第70-77页
     ·测试方法第70页
     ·测试结果第70-74页
     ·测量偏差原因分析第74-77页
   ·本章小结第77-79页
第4章 分振幅偏振光计的数据处理方法研究第79-94页
   ·引言第79页
   ·基于遗传算法的仪器矩阵优化第79-83页
     ·遗传算法基本原理第79-81页
     ·仪器矩阵优化第81-82页
     ·优化结果与测试第82-83页
   ·人工神经网络在分振幅偏振光计中的应用第83-92页
     ·人工神经网络简介第83-86页
     ·基本思想第86-87页
     ·网络模型选择与设计第87-88页
     ·网络实现与训练第88-89页
     ·测试与结果分析第89-92页
   ·本章小结第92-94页
第5章 分振幅偏振光计的应用研究第94-100页
   ·引言第94页
   ·糖溶液的糖度测量第94-97页
     ·基础知识第94-95页
     ·工作原理第95-96页
     ·测试与结果分析第96-97页
   ·材料发射率的高速测量第97-99页
   ·本章小结第99-100页
结论第100-102页
参考文献第102-110页
附录第110-112页
攻读博士学位期间所发表的学术论文第112-114页
致谢第114-115页
个人简历第115页

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