针对蔡司快速超高分辨激光共聚焦显微镜(LSM 900 with Airyscan2)的成像性能优化问题,该研究系统探究了激光功率、探测器增益、像素驻留时间、平均采样次数及Airyscan成像模式选择等关键参数对分辨率、信噪比(SNR)及成像速度的协同影响...针对蔡司快速超高分辨激光共聚焦显微镜(LSM 900 with Airyscan2)的成像性能优化问题,该研究系统探究了激光功率、探测器增益、像素驻留时间、平均采样次数及Airyscan成像模式选择等关键参数对分辨率、信噪比(SNR)及成像速度的协同影响。通过设计多组对比实验,量化了不同参数组合下的成像性能指标,提出了一套兼顾高分辨率、高信噪比与快速成像的优化策略。结果显示,在Airyscan SR模式下,通过平衡激光功率(0.1%~50%)、探测器增益(550~850 V)及像素驻留时间(0.5~4.0μs)、平均采样次数(0~8次),可实现xy方向分辨率≤120 nm。该研究为超分辨成像参数优化提供了可操作的参数优化框架,对生物医学超分辨成像研究具有重要参考价值。展开更多
随着无线电通信的迅速发展,频谱资源日益紧张,各种干扰问题也越来越严重。其中,900 M Hz频段的干扰问题尤为突出。该文提出了一种基于信号特征分析和机器学习技术的900 MHz频段干扰自动定位方法,通过对干扰信号的频谱、时域、调制等特...随着无线电通信的迅速发展,频谱资源日益紧张,各种干扰问题也越来越严重。其中,900 M Hz频段的干扰问题尤为突出。该文提出了一种基于信号特征分析和机器学习技术的900 MHz频段干扰自动定位方法,通过对干扰信号的频谱、时域、调制等特征进行分析,建立干扰信号特征库,并利用机器学习算法对信号进行分类和定位。实验结果表明,该文提出的方法具有较高的干扰定位准确率和稳定性,能够有效地提高频谱资源利用效率的闭环。展开更多
文摘随着无线电通信的迅速发展,频谱资源日益紧张,各种干扰问题也越来越严重。其中,900 M Hz频段的干扰问题尤为突出。该文提出了一种基于信号特征分析和机器学习技术的900 MHz频段干扰自动定位方法,通过对干扰信号的频谱、时域、调制等特征进行分析,建立干扰信号特征库,并利用机器学习算法对信号进行分类和定位。实验结果表明,该文提出的方法具有较高的干扰定位准确率和稳定性,能够有效地提高频谱资源利用效率的闭环。
