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直接测量频带级联激光器中电流依赖性光损耗
频带级联激光器（ICL）由于低功耗和与硅光子整合的兼容性，尤其是对于痕量气体传感，因此在中红外应用中变得越来越有价值。ICL已在3 - 6 L m范围内证明了室温连续波动，其性能在3.3 L m左右。在更长波长下ICL性能的关键因素是光损失，即是由间隔带过渡引起的。这些损失随着活性区域的孔浓度而增加，从而导致ICL中光损耗的电流依赖性明显。传统方法从参数（例如斜率效率或阈值电流）中从长度依赖性变化中推断出光损失需要恒定光损耗。在这项研究中，我们提出了一种直接的光学传输测量技术，以确定波导损耗。我们的实验证实，随着电流密度，大大增加了波导损失，直接影响ICL的量子效率。与传统方法相比，这种方法提供了对光损失的精确评估，并具有功能替代性，可以解决假设恒定损失的局限性，并为各种波长提供了对ICL性能的洞察力。
基于子带级联 CSP 的深度迁移学习，用于跨受试者下肢运动意象分类
摘要 — 由于人类大脑中左右下肢运动的生理表征过于接近，下肢运动想象 (MI) 分类是脑机接口 (BCI) 中一个具有挑战性的研究课题。此外，MI 信号具有严重的受试者特异性。以前的研究中为特定受试者设计的分类方案无法满足通用 BCI 系统中跨受试者分类的要求。因此，本研究旨在建立跨受试者下肢 MI 分类方案。提出了三种新型子带级联公共空间模式 (SBCCSP) 算法来提取具有低冗余度的代表性特征。已根据从执行 MI 任务的受试者中收集的下肢步进式 MI 信号进行了验证。已验证了采用三种 SBCCSP 算法的所提方案具有比其他公共空间模式 (CSP) 变体更好的准确度和运行时间性能，最佳平均准确度为 98.78%。本研究首次研究了基于实验步进式 MI 信号的跨受试者 MI 分类方案。所提出的方案将对开发用于下肢辅助和康复应用的通用 BCI 系统做出重要贡献。