| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-29页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第14-19页 |
| 1.1.1 半导体激光器的低频噪声检测 | 第15-18页 |
| 1.1.2 半导体激光器检测的意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第19-25页 |
| 1.2.1 压缩感知技术的发展 | 第19-24页 |
| 1.2.2 半导体激光器 1/f 噪声的检测 | 第24-25页 |
| 1.3 论文的研究内容和主要贡献 | 第25-29页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第25-27页 |
| 1.3.2 论文的主要贡献 | 第27-29页 |
| 第2章 半导体激光器 1/f 噪声检测原理与方法 | 第29-43页 |
| 2.1 1/f 噪声物理模型 | 第29-33页 |
| 2.1.1 1/f 噪声形成的原因 | 第30-31页 |
| 2.1.2 基于 Hooge 理论的半导体激光器 1/f 噪声模型 | 第31-33页 |
| 2.2 半导体激光器 1/f 噪声测试原理 | 第33-37页 |
| 2.3 半导体激光器 1/f 噪声测试方法 | 第37-42页 |
| 2.3.1 直接观测法 | 第37页 |
| 2.3.2 互谱分析法 | 第37-38页 |
| 2.3.3 1/f 噪声测试系统 | 第38-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于压缩感知的半导体激光器 1/f 噪声检测 | 第43-61页 |
| 3.1 基于小波分解及压缩感知提取 1/f 噪声方法 | 第43-49页 |
| 3.2 半导体激光器结温与 1/f 噪声关系 | 第49-55页 |
| 3.2.1 激光器结温和寿命模型 | 第50-51页 |
| 3.2.2 半导体激光器结温测试 | 第51-54页 |
| 3.2.3 改进的 BP 基追踪去噪算法 | 第54-55页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第55-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 观测矩阵的优化对 1/f 噪声提取的影响 | 第61-73页 |
| 4.1 压缩感知技术中循环卷积矩阵的应用 | 第61-64页 |
| 4.1.1 循环卷积矩阵 | 第63-64页 |
| 4.1.2 观测矩阵对重建性能的影响 | 第64页 |
| 4.2 改进的随机稀疏循环卷积矩阵 | 第64-67页 |
| 4.2.1 随机稀疏循环卷积矩阵 | 第65页 |
| 4.2.2 稀疏化的循环卷积矩阵 RIP 准则证明 | 第65-67页 |
| 4.3 OMP、BP 和改进 BP 算法的对比 | 第67-70页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 基于 KSVD-CS 的 1/f 噪声分析 | 第73-85页 |
| 5.1 稀疏表示原理 | 第73-77页 |
| 5.1.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.1.2 稀疏表示恢复算法 | 第74页 |
| 5.1.3 字典构造 | 第74-75页 |
| 5.1.4 字典训练方法 | 第75-77页 |
| 5.2 自适应观测字典的训练以及 KSVD 算法流程 | 第77-78页 |
| 5.3 基于 KSVD-CS 压缩感知自适应字典算法的 1/f 噪声分析 | 第78-79页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第79-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 GPU 技术在 1/f 噪声检测中的应用 | 第85-102页 |
| 6.1 GPU 技术产生与背景 | 第85-90页 |
| 6.1.1 GPU 技术的产生与发展 | 第85-86页 |
| 6.1.2 GPU 应用领域 | 第86-87页 |
| 6.1.3 GPU 结构框架 | 第87-88页 |
| 6.1.4 GPU 编程语言 | 第88页 |
| 6.1.5 GPU 内部线程结构 | 第88-89页 |
| 6.1.6 GPU 内存分层 | 第89-90页 |
| 6.2 GPU 技术的实际应用 | 第90-91页 |
| 6.3 基于 GPU 加速平台的 1/f 噪声检测 | 第91-99页 |
| 6.3.1 GPU 加速算法原理 | 第92页 |
| 6.3.2 激光器在不同工作状态下加速数据对比 | 第92-95页 |
| 6.3.3 Stream 数据流加速以及数据对加速效果影响 | 第95-99页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第99-101页 |
| 6.5 本章小结 | 第101-102页 |
| 第7章 结论 | 第102-105页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第102-104页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-117页 |
| 攻读博士期间发表论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
