37、亚毫米波望远镜:技术与设计全解析

亚毫米波望远镜:技术与设计全解析

亚毫米波探测技术

亚毫米波探测主要有两种基本技术:直接探测和外差探测。

直接探测使用测辐射热计或光电探测器设备。测辐射热计直接探测需要一个与温度相关的探测元件,如电阻或电抗。当元件的温度变化足够快,使得器件两端的信号电压远大于本地产生的所有噪声电压(如约翰逊噪声或热涨落噪声)时,信噪比(S/N)由背景噪声决定。

外差探测则使用混频器设备。外差过程受量子噪声(∼hν/k)限制,这是一个与频率呈线性关系的函数。一般来说,直接探测在红外波长下更受青睐,而外差技术在无线电领域更受欢迎。在噪声由探测器元件决定的情况下,两者的比较取决于通道宽度(Δν)、直接探测器的噪声等效功率(NEP)和外差仪器的噪声温度(TN),其关系为:
[
\frac{(S/N) {heterodyne}}{(S/N) {direct}} = \frac{NEP}{2kT_N}\sqrt{\Delta\nu}
]
当背景噪声占主导时,该比值仅取决于通道宽度比值的平方根。

外差探测器
热电子测辐射热计(HEB)

热电子测辐射热计有半导体和超导两种形式。
- 半导体热电子测辐射热计 :最初的半导体热电子测辐射热计是一根锑化铟(InSb)棒,安装在全高波导的电场中,并与基带中频放大器直接耦合。通过前后的E - H调谐器和短路器使器件与波导匹配。该波导器件安装在液氦低温恒温器中,成为首个用于毫米波或亚毫米波天文学的低温混频接收器。它通过电子气吸收入射光子,并利用电子电阻随温度的变化来工作。尽管其IF带宽非常小(约1 MHz),但它真

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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