SCMOS相机 光束分析仪 DMD 光纤束 合束激光器 共焦 拉曼光谱仪 锁相放大器 无掩膜光刻机 高光谱相机
数据中的独立噪声技术背景:独立噪声不利于实验结果。由于神经元信号相比观察脑活动仪器的散粒噪声和热噪声较弱,因此独立噪声会影响系统神经科学的实验结果。如,涉及到光子计数的荧光指示剂在体成像(电压和钙),其散粒噪声在像素级测量中占主导地位。同样地,电子电路中存在的热噪声和散粒噪声会影响fMRI中体内电生理记录和血氧水平依赖性(BOLD)反应中动作电位的检测,从而影响真实生物信号的测量。手动设计滤波器去噪使用场景有限。当时空上接近的数据点有相同的潜在信号,但是被噪声独立影响时,中值或高斯滤波(在时域或傅里叶域)可以用于增强单次试验动态,代价是空间和/或时间分辨率。尽管滤波的方法被广泛使用,当数据之间 ...
够改善图像的噪声表现。Veldkamp在他的一篇论文中试图基于人眼的无长突神经层给予这个新领域一个名字,即,amacronics。无长突神经层对视觉信息先进行预处理,然后再传输到视觉神经。这个命名没有流行起来,可能是在这时期将该领域视为新事物还为时过早。尽管如此,正如Cathey和Dowski的增大成像景深的开创性工作所证明的那样,1990年代中期,一小部分研究人员开始发表他们的工作,这些工作已经考虑到协同后端检测处理将光学信息明确编码。这些活动促使本文的作者之一(JNM,第一作者)组织了一个陆军赞助的专题研讨会(第一次会议),以及,随后光学学会的第一次计算成像主题会议。新兴计算成像社区的增长 ...
具有更低的暗噪声、更高的灵敏度、更快的响应速度和更低廉的价格。此外,它们在几乎整个频谱范围内都表现出出色的性能。(2)单像素成像 (single-pixel imaging, SPI) 是一种新兴的计算成像方法。它在接收端采用单像素探测器,对于某些波长情况下像素阵列探测器不可用或价格昂贵时,单像素探测器提供了可行的解决方案。借助这一特性,SPI 在红外、太赫兹甚至光声成像上取得了巨大成功。SPI 不是通过并行检测获取空间信息,而是依赖于使用空间光调制器 (SLM) 来显示一系列有序图案(patterns),然后从一系列测量中通过计算重建空间信息。在没有压缩感知的情况下,重建图像中的有效像素数等 ...
减少测量中的噪声源。如使用Hadamard基时,它是一组取值为 1 (微镜反射的光状态为1,on state)的正交二元函数,这通常需要准确测量平均信号 S 或使用第二个像素来测量 –1 (微镜反射的光状态为0,off state)。或者,只使用一个像素,这可以通过先在某一图案时记录下强度信号,然后显示图案的负片再记录下强度的信号来实现,其中该图案的加权信号是两次测量强度之间的差,即外差检测的一种形式。e、单像素相机系统要求光源强度稳定,探测器增益稳定,方可获得高质量的重建图像。因为在单像素系统中,虽然整体光照水平较高,但图像信息对应于信号中关于平均值的细微变化。f、单像素探测器需要响应速度快 ...
滤波器。这对噪声过滤、信号选择性放大等很有用。此外,Moku:Go的数字滤波器还集成示波器和数据记录器,有助于解整个信号处理链的参数变化,并轻松采集记录这些信号随时间的变化。模拟无线信号Moku:Go是第一个将数字锁相放大器的灵活性应用于本科教育的设备。这个直观的仪器可以用来接收和解调AM和PM信号,典型的无线电调制方案的一个伟大的实验练习。它还可以与第二个Moku:Go波形发生器相结合,形成调频解调的锁相环。配对波形发生器的高带宽调制,把每个实验室站变成一个无线电台。您可以通过我们昊量光电的官方网站www.auniontech.com了解更多的产品信息,或直接来电咨询4006-888-532 ...
如总线阻抗和噪声问题。Moku可以编译,Moku:Go的FPGA编程工具,确保FPGA和高级数字逻辑可以作为入门课程进行学习。MCC集成了像Deeds和Simulink HDL Coder这样的原理图到schematic-to-HDL转换,可以在不需要HDL知识、不需要额外硬件和不需要大量软件安装的情况下,在现实世界中立即实现数字逻辑和DSP。主要规格特性在30MHZ的2个模拟输入集成了11种实验室仪器功能在20 MHz的2个模拟输出API集成Python, MATLAB,和LabVIEW125 MSa/s采样率直观的Windows和Mac软件16通道数字I/O4通道可编程电源扫码查看产品详情 ...
佳的滤波器和噪声正则化参数。图1、MultiWienerNet架构。pipeline包含两个部分:1)可学习的multi-Wiener解卷积层用系统已知的空间变化PSF初始化,然后输出一组解卷积的中间图像2)一个U-Net精炼步骤,将中间图像组合并精炼成单个输出图像。在训练过程中,使用仿真数据联合优化这两个部分。训练完成后,将实验数据送入优化好的MultiWienerNet,实现快速空间变化解卷积。实验结果:图2、仿真和实验结果附录:参考文献:Kyrollos Yanny, Kristina Monakhova, Richard W. Shuai, and Laura Waller, &quo ...
成像容易受到噪声污染(即光子散粒噪声和电子噪声)的影响。获得高信噪比钙成像最直接的方法是提高激发光强度,但其导致的光漂白、光毒性和组织加热对样品健康和光敏生物过程不利。更有效的策略包括使用更亮的钙指示剂和更先进的光电检测技术 ,但在光子受限的条件下,它们的性能仍然不足(例如树突成像和深部组织成像)。除了这些物理或生物方法之外,由数据驱动的深度学习方法可以降低光子数要求,并在荧光成像中展现出了良好的性能。当前不足:然而,钙瞬变构成的高动态变化、非重复的活动,以及放电模式不能被第二次捕捉等特性,使得以前通过延长积分时间或平均多个噪声帧来获得训练用ground truth的方案不再可行。因此,传统的 ...
水平下,量子噪声对相干辐射的掩盖,阻碍了激光器的发展。因此,尽管在微米级和纳米级激光器(例如光子晶体激光器、金属激光器和等离子体激光器)方面取得了相当大的进展,但其相干长度仍然非常有限。作者在本文中表明,基于 Fano 干涉的连续域内的束缚态(bound states in the continuum,BIC)可以有效地抑制量子涨落。尽管其本质上很脆弱,但这种不寻常的状态会重新分配光子,从而抑制自发辐射的影响。基于这个概念,作者通过实验证明了一种线宽比现有微型激光器小 20 多倍的微型激光器,并证明进一步减少几个数量级是可行的。这些发现为微观激光器的众多应用铺平了道路,并指出了光子学以外的新机 ...
的量子平台上噪声量子比特数量有限,这使问题变得更糟。到目前为止,基于张量网络的机器学习算法尚未在任何物理系统上得到证明。文章创新点:基于此,北京计算科学研究中心的Kunkun Wang(一作)和Peng Xue(通讯)将张量网络的可解释性与基于纠缠的优化相结合,有效降低了所需的希尔伯特空间维数。首次展示了基于张量网络的单光子机器学习方案,并用于现实生活中的手绘图像分类问题。原理解析:分类器的门操作通过经典计算机上的监督学习进行训练和优化,分类结果通过对输出光子的投影测量(projective measurement)读出。(1)基于张量网络的监督机器学习。应用基于纠缠的特征提取来使用单光子干涉 ...
线粒体之间的噪声。显示了具有高 DB (i) 的核周区域和具有低 DB (ii) 的层周区域的示例。c,参数探索方案通过高斯滤波器标准差和绝对阈值的组合进行迭代,并分析所得时间堆栈的连接组件在整个堆栈中的数量和大小的可变性。这会在最佳参数下产生特定的最小值(白点)。d,最优高斯滤波器(右)以及强度和面积阈值应用于堆栈以产生二值掩膜(左)。e,二进制掩膜与原始堆栈相乘以产生用于跟踪的最终堆栈。比例尺,全图为 20 μm,特写为 2 μm。(2)从a-e描述了根据前述线粒体已经被分割出来的时间堆栈,利用质心距离和形态学特征差异进行细胞追踪,以及通过比较线粒体的体积来测定线粒体的融合和分裂。 ...
数卷积再加上噪声的结果,这里的PSF函数不再是单个超透镜的PSF,而是多个超透镜一起组合作用而成的PSF。(2)重建。由探测器直接采集到的图像需要经过计算重建方可获得高分辨图像,流程为:直方图拉伸、Richarson-Lucy解卷积、中值滤波。直方图拉伸用于改善图像的对比度。Richarson-Lucy解卷积算法是一种迭代方法,通过假设噪声呈泊松分布,从具有已知PSF的成像系统的模糊图像中恢复潜在高分辨率图像。(3)合成超透镜制造。首先通过等离子体增强化学气相沉积(plasma-enhanced chemical vapor deposition, PECVD)将一层600nm厚的a-Si膜沉 ...
其自身的读取噪声,作为图像复原网络(采用UNet架构)的输入。在每一次前向传递过程中,模拟当前光学元件的PSF,并定义一个损失函数(需要Ground Truth图像)。随后,在反向传播过程中,误差被反向传播到DOE和CCA本身,从而实现光学元件本身参数和图像复原网络参数的优化更新。实验结果:参考文献:Henry Arguello, Samuel Pinilla, Yifan Peng, Hayato Ikoma, Jorge Bacca, and Gordon Wetzstein, "Shift-variant color-coded diffractive spectral ima ...
传感器的读取噪声,最终成像。图像重建可以看作为求解一个Tikhonov正则化最小二乘问题。(2) 端到端优化框架。用随机梯度法优化有一个光学元件的计算相机。将成像模型的每一步描述为一个可微的模块。光学元件的光学高度分布h是一个优化变量,光学元件的尺寸、图像传感器像元尺寸、传输距离z和图像传感器读取噪声水平等,均为超参数。在一个RGB图像数据集上优化模型。损失函数为均方根误差。(3) 消色差拓展景深。在成像建模的时候,考虑多色和多深度的场景:将整个光谱离散成三个波长(460,550和640nm),场景深度设计成五个深度(∞,2,1,0.67和0.5m)。从1244张高分辨率图像数据集中进行图像采 ...
加上其本身的噪声得到带噪声的图像,然后利用解卷积算法求得重建图像。作者在成像模型采取了一些特殊操作,使得计算量大大减小。一是对多项式拟合meta-optics的幂用偶数,使得PSF是对称的,从而只要沿着一个轴就可以模拟整个视场。二是用代理函数(proxy function)在局部相位近似下模拟散射体的相位响应,从而能使用自动微分进行逆向设计。最终内存需要相比传统方法(FDTD法)下降近3000倍,速度提升三个数量级。设计一个神经网络架构,在学习的特征空间而不是原始图像强度上做解卷积。这种技术结合了基于模型的解卷积的泛化能力和神经网络的有效特征学习,从而能够解决具有严重像差和大空间范围的PSF的 ...
连接性及其对噪声和设备缺陷的相对鲁棒性使它们成为光学计算的一个有前途的领域。当前不足:近年来,人们对光学实现的神经网络的兴趣日益浓厚,部分原因是需要管理的大型数据库,对现有数字电子计算机的能力要求越来越高。设计一台可行的光学计算机(包括神经计算机)的关键难题是将系统的线性部分(光学竞争优势的来源)与非线性元件和输入-输出接口相结合,同时保持光互连的速度和功率效率。文章创新点:基于此,瑞士洛桑联邦理工学院的Uğur Teğin(一作兼通讯)等人提出一种将光学系统的线性和非线性部分组合限制在一根多模光纤的一个共享体积内的可扩展光学学习算子(scalable optical learning ope ...
用超纠缠的抗噪声量子通信简介:提出并证明了超纠缠自由度可以有效地用于通过嘈杂的量子通道实现可靠的纠缠分布。作者:Jin-Hun Kim, Yosep Kim,...Yoon-Ho Kim链接:https://doi.org/10.1364/OPTICA.44224016.标题:光栅调制偶极子发射的近场成像简介:在实验和理论上证明了对孤立阿秒脉冲的近场测量。作者:Dong Hyuk Ko, Graham G. Brown, ... P. B. Corkum链接:https://doi.org/10.1364/OPTICA.43327117.标题:使用单像素相机的X射线相衬鬼成像简介:软组织和致密 ...
积加上系统的噪声η,经相机响应f后成一个像y。文章的目标是通过联合优化点扩散函数和重建算法,从而能够从y恢复x。(1) 光学点扩散函数建模。光学系统由普通单反镜头前端附加一个需要联合优化而来的衍射光学元件(diffractive optical element,DOE )组成。点扩散函数形成的物理机制可以建模为:点物从无穷远处以平面波形式入射进光学系统,经DOE相位调制、自由空间传播、单反镜头相位调制、自由空间传播、在相机上产生点物的强度分布,即点扩散函数h。(2) 基于CNN的图像重建。使用U-net架构从测得的y恢复x。具体来说,U-net使用跳跃连接并且有5个尺度,每个尺度有4个连续的下 ...
会附带大量的噪声。全息图另外的噪声来源还有phase levels的量化误差、像素结构中的衍射、随机相位引起的散斑等。提高图像信噪比的方法有GS这样的迭代方法,但是GS法只适用于二维输入图像。通过为不同的离散平面单独计算全息图可以获得一些图像的深度信息,这种解决方案可以同时render vergence和accommodation。但是由于不同图像平面的全息图是独立计算,而不是作为一个三维整体场景,因此无法避开遮挡的问题。目前,已经开发了一些新的算法来解决遮挡问题。对于三维显示,可以直接基于三维模型来计算全息图。用于这种场合的算法可以归为两类:基于波前的方法(wavefront-based m ...
ries)、噪声、冗余和非线性。随着物理系统的发展,它们执行的变换有效地等效于DNN中常用的数学运算的近似、变体和/或组合,如卷积、非线性和矩阵向量乘法。因此,使用受控物理变换序列,可以实现可训练的分层物理计算,即深度PNN。尽管通过直接训练物理变换来构建计算机的范式起源于进化的计算材料,但它今天正在各个领域出现,包括光学、自旋电子纳米振荡器、纳米电子器件和小规模量子计算机。一个密切相关的趋势是物理储备池计算(physical reservoir computing, PRC),其中未经训练的物理“储备池”的变换由可训练的输出层线性组合。尽管 PRC利用通用物理过程进行计算,但它无法实现类似D ...
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