XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抑制噪声
大型风洞的定量可视化工具...
用于流动可视化的粒子由两个摄像机记录，从而整个测量体积被连续照亮。将摄像机的照明时间设置为最大可能值（约 1/帧速率），从而生成一系列图像，其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用来自两个摄像机的粒子轨迹，重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度，从当前图像中减去参考图像，然后对图像进行滤波以抑制噪声，并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的，即每个后续段必须准确地位于前一个图像中同一段结束的位置。提取已识别线段的端点，并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段，就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后，在三维空间中逐点重建粒子轨迹。使用三维三次样条函数描述粒子轨迹。根据片段长度和曝光时间可以计算出粒子速度。为了获取有关粒子轨迹形状的信息，附加
基于局部本振混合线性放大器的连续变量量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) 在存在潜在窃听者的情况下，为可信通信双方 (Alice 和 Bob) 提供了一种由量子力学保证的密钥共享方法 [1–3]。目前，有两种密钥分发方法：离散变量 (DV) QKD [4,5] 和连续变量 (CV) QKD [6–9]。其中，CVQKD 有两个主要优点。一方面，它避免了单光子计数的缺点。另一方面，它确保了标准光通信器件的兼容 [10,11]。CVQKD 的无条件安全性已经在信息论中在渐近情况 [12,13] 和有限尺寸范围内 [14–16] 得到证实，以抵御一般的集体窃听攻击。用于相干检测的强本振（LO）作为CVQKD系统的重要组成部分，可作为滤波器有效抑制噪声，但实际CVQKD系统的不完善之处导致存在潜在漏洞，危及通信系统的安全。由于Eve通过操纵LO进行截取-重发攻击，因此几乎所有的攻击都与LO有关[17-21]。例如，基于本地本振（LLO）的CVQKD系统通过将LO直接发送到接收端来防止LO相关攻击[22-25]。目前CVQKD的传输距离与离散变量系统相比有限，不适合长距离分布。在检测过程中，备受瞩目的无噪声线性放大器（NLA）是一种很好的工具，可以在保持较低起始噪声水平的同时增强相干态的幅度[26-29]。近年来，该装置的实用性已得到证实，为理论提供了令人信服的证据[30–35]。此外，在Bob的正交测量中，与实际探测器相关的缺陷导致了密钥速率限制[36]。为了弥补这一弱点，光放大器补偿技术提供了一种可行的解决方案，在特定情况下也可以提高传输距离[37–39]。本文提出了一种基于LLO的CVQKD方案，通过在检测端放置HLA，它由基于预测测量（MB）的NLA和基于NLA的NLA组成