健康资讯 软件定义就是用软件去定义系统的功能，用软件实现硬件系统运行效率和能量效率最大化。
说到软件定义，连我搞电路的同事都未必明白。我曾经以软件无线电来说明软件定义。早期的无线电，从天线到扬声器，中间经过一系列模拟信号处理，高频转低频，检波，放大，滤波等等，后来一些信号处理开始数字化，比如用 DSP 处理信号。 到了软件定义阶段，集成电路可以与天线进行2次封装在一起的，如GPS 模块。
华为的Smart 8T8R解决方案，融合软件定义天线SDA（Software Defined Antenna），一次天线投资，可支持2G/3G/4G/5G三扇区和多扇区共存，按需软件升级，支持网络扩容及5G演进，而不需要更换天线，节省客户投资。
总体来说，软件定义XX，就是一次部署硬件，通过软件实现不同的功能，满足不同的需求，并能通过软件平滑升级。
光刻机是工业皇冠上的明珠，硬件系统的运行效率和能量效率达到最大化。这只能靠软件了。
所以现代光刻机必然是一个软件定义的系统。
中国因为七十年代搞过光刻机，所以 21 世纪再次立项时，观念上刻舟求剑。没有意识到世界已经进入软件定义的时代。
没有软件加持，硬件和能量效率难以最大化。
比如 DUV，光学镜头浸没在液体中，激光会使液体温度升高，从而影响折射率，用纯硬件当然是可以的，但返工时间太长，远不如软件控制方便。
多种空间尺度的运载工具或系统的仿真，该仿真使用了当前最为有效的物理模型、传感器数据的更新、飞行的历史等等，来镜像出其对应的飞行当中孪生对象的生存状态” 。目前随着网络技术的发展，数字孪生技术已逐步应用于智慧工厂、智慧城市等领域。
数字孪生的概念是什么
北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于创新性的“视频孪生（实时实景数字孪生）”技术研发与应用。目前，智汇云舟依托自研“孪舟”数字孪生专属引擎，推出了“披萨”低代码PaaS视频孪生开发平台、“速融咖啡”视频孪生一体机及视频孪生行业解决方案等多个产品线。
数字孪生的概念是什么
凭借领先的技术基础，智汇云舟持续助力千行百业数字化转型，以及推动产业协作的数字化升级。公司先后参与了许多重点项目建设，应用领域涉及智慧城市、数字乡村、智慧园区、工业生产、交通、水利、电力、军事、应急、场馆等全行业场景。
一、数字孪生关键技术
1、仿真
数字孪生要对物理空间进行精准的数字化复现，并通过物联网实现物理空间与数字空间之间的虚实互动。这一阶段，数据的传递并不一定需要完全实时，数据可在较短的周期内进行局部汇集和周期性传递，物理世界对数字世界的数据输入以及数字世界对物理世界的能动改造基本依赖于物联网硬件设备。
2、分析
数据的传递需要达到实时同步的程度。将数据驱动模型融入物理世界的精准仿真数字模型中，对物理空间进行全周期的动态监控，根据实际业务需求，逐步建立业务知识图谱，构建各类可复用的功能模块，对所涉数据进行分析、理解，并对已发生或即将发生的问题做出诊断、预警及调整，实现对物理世界的状态跟踪、分析和问题诊断等功能。
数字孪生的概念是什么
3、学习预测
学习预测功能的数字孪生能通过将感知数据的分析结果与动态行业词典相结合进行自我学习更新，并根据已知的物理对象运行模式，在数字空间中预测、模拟并调试潜在未发觉的及未来可能出现的物理对象的新运行模式。在建立对未来发展的预测之后，数字孪生将预测内容以人类可以理解、感知的方式呈现于数字空间中。
4、决策自治
拥有不同功能及发展方向但遵循共同设计规则的功能模块构成了一个个面向不同层级的业务应用能力，这些能力与一些相对复杂、独立的功能模块在数字空间中实现了交互沟通并共享智能结果。而其中，具有“中枢神经”处理功能的模块则通过对各类智能推理结果的进一步归集、梳理与分析，实现对物理世界复杂状态的预判，并自发地提出决策性建议和预见性改造，并根据实际情况不断调整和完善自身体系。
数字孪生的概念是什么
二、三个应用要素
1、多源异构数据融合
数据是数字孪生最核心的要素。它源于物理实体、运行系统、传感器等，涵盖仿真模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，贯穿物理对象运转过程的始终。数字孪生体作为数据存储平台，所以，数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源。
2、数据驱动精准映射
数字孪生的主体是面向物理实体与行为逻辑建立的数据驱动模型，孪生数据是数据驱动的基础，可以实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的映射，包括模型、行为逻辑、业务流程以及参数调整所致的状态变化等，实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达和动态监测。
3、智能分析辅助决策
数字孪生的映射关系是双向的，一方面，基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，可以高效地在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映；#数字孪生智慧城市#
数字孪生的概念是什么
三、应用场景
在生产制造领域，通过数字孪生，在建设实体工厂的同时在电脑上构建一个虚拟工厂，把实体工厂的每个车间、每条流水线、每台设备、每个生产动作都映射在虚拟工厂上。在生产过程中，通过数字孪生实时监控实体工厂的生产状态，及时发现生产瓶颈，优化车间生产调度，从而提高工厂的生产效率和管控水平。基于数字孪生的智能工厂，将成为未来工厂的重要发展趋势。#数字孪生交通#
数字孪生的概念是什么
在数字乡村领域，通过构建数字孪生能力平台，结合数字乡村业务，实现乡村治安管理、人口信息、重点人群、民政管理、网格管理、土地确权等N个实景一张图管理应用，全面实现乡村管理业务的一图感知、一屏管理、一站服务、一体掌控，加快推进农业农村现代化建设、促进城乡融合发展、缩小城乡数字鸿沟，积极推进乡村振兴发展和社会主义新农村建设。评审专家一致认为，该案例深挖视频孪生技术与数字乡村融合应用场景，为乡村日常管理带来显著的降本增效价值，为全国数字乡村建设提供了宝贵经验。#数字孪生开发软件#
除了上述领域之外，智慧医疗、智慧物流、智慧农业以及安全应急等众多行业领域都在大力发展数字孪生技术，数字孪生应用场景非常广阔。
#SCILAB# 。与 Matlab 类似,Scilab 也是一种科学工程计算软件, 同时它还提供可以满足不同工程与科学需要的工具箱,例如 Scicos,信号处理工具箱,图与网络工具箱等。就基本的功能如科学计算、矩阵处理及图形显示而言, Matlab 能完成的工作 Scilab 都可以完成。
Scilab 集成了多种工具箱,其中最著名的就是 Scicos(Scilab Connected Object Simulator),用于建模和仿真动态系统,包括连续和离散子系统。Scicos 的一个新加功能就是在 Scicos 框图内可以使用隐式模块,隐式模块具有如下特点:
⑴其隐式端口不需要明确区分是输入端口还是输出端口。 用户只需要根据情况添加类似端口电流须满足基尔霍夫电流定律这样的约束条件, 这就很自然地允许用户利用模块对系统的物理组成部分进行建模, 即用方程来描述物理对象中变量间的相互联系,大大简化了对于大型复杂物理系统的建模过程。
⑵隐式模块和通用模块可在 Scilab/Scicos 软件平台上混合使用,从而为该软件提供了更加强大的建模环境。
空调负荷计算软件简介
随着计算机技术的快速发展，20世纪60年代中期开始，在全世界先后出现了许多建筑能耗模拟软件，如：美国的BLAST、DOE-2，欧洲的ESP-r，日本的HASP和中国的DeST等。90年代以后，建筑能耗模拟软件又不断完善，并出现一些功能更为强大的软件。目前常见的建筑能耗分析软件主要有：Energy-10、HAP、TRACE、DOE-2、BLAST、Energy Plus、TRNSYS、ESP-r、DeST等。建筑能耗模拟软件已广泛用于实际空调工程的负荷计算、空调设备的选型和建筑能耗与经济性的分析等。
1. 建筑能耗模拟经典方法简介
图2-4给出建筑能耗模拟建模的经典方法示意图DD。由图可知，这种经典建模方法由负荷模块、系统模块、设备模块、经济模块构成，这四个模块相互联系形成一个建筑系统能耗模型。其中负荷模块是模拟建筑外围护结构及其与室外环境和室内负荷之间相互影响的。系统模块是模拟空调系统的空气输送设备（风机）、空气热湿交换设备（风机盘管、空气处理机组、新风机组）以及相关的控制装置的。设备模块是模拟冷水机组、冷却塔、锅炉、蓄能设备、泵等冷热源设备的。经济模块是计算为满足建筑负荷所需要的能源费用的。图2-5为计算流程图10。通常采用顺序模拟法，其计算步骤是：首先计算每个建筑区域的负荷，然后进行空调系统的模拟计算，即计算空气处理机组、风机盘管、新风机组等的能耗量，接着计算冷热源的能耗量，最后根据能源价格计算能耗费用。
2. DeST软件简介
DeST是清华大学建筑技术科学系开发的建筑能耗模拟软件，于2000年完成DeST1.0版本并通过鉴定。目前DeST有两个版本：应用于住宅建筑的住宅版本（DeST-h）和应用于商业建筑的商建版本（DeST-c）。
其中Medpha为全年逐时气象数据的气象模型。Medpha的基础数据来源于我国194个气象台站自建站以来约50年的实测逐日数据（包括气温、湿度、太阳辐射、风速风向、日照小时数和大气压力）。根据空调负荷计算中的典型年选取方法，Medpha首先选出具有代表性的年份（如典型气象年、极高温度年、极低温度年、极大太阳辐射年、极小太阳辐射年等），之后利用各气象参数的日变化规律，模拟生成逐时的气象数据（包括空气温度、湿度、太阳直射辐射、太阳散射辐射、风速风向以及天空背景辐射温度），并以典型气象年作为DeST的全年模拟基础数据。
Ventplus为自然通风模拟模块，采用多区域网络模型定量计算自然通风，同时考虑热压与风压的作用，实现热环境参数和流体特性参数相互作用的计算。
CABD是DeST的图形化用户界面。基于AutoCAD开发的用户界面，大大简化描述定义工作和方便设计者的建模，可在Windows操作系统下运行。与建筑物相关的各种数据（材料、几何尺寸、内扰等）通过数据库接口与用户界面相连，因此用户可直接通过界面进行建筑物的描述、修改和统计，也可方便地调用相关模拟模块进行计算。DeST的模拟计算结果都将以Excel报表的形式输出，方便用户查询和整理。
BShadow为建筑阴影计算模块。考虑建筑之间的相互遮挡、建筑的自遮挡以及各种遮阳构件的遮挡对建筑物接收的辐射量产生的影响。
Lighting是室内采光计算的模块。根据BShadow模块输出的窗户阴影面积，可以得到各个房间在各种太阳位置和天气情况下的采光系数，根据DaST中Medpha提供的气象数据，即可确定各个房间逐时的自然采光情况下的室内照度，结合房间照度设计要求，确定逐时的照明灯具开启情况，作为建筑环境模拟模块BAS的输入。
BAS是建筑物热特性计算的核心模块，可以对建筑物的温度和负荷进行详细的逐时模拟。BAS的核心算法采用基于建筑热平衡的状态空间法。状态空间法是一种在时间上连续、空间上离散的动态模拟计算方法，通过求解房间内离散点的能量平衡方程组，可得到房间对各热扰的响应系数，即房间本身的热特性，进而对房间的热过程进行动态模拟，可以有效地应用到复杂的大型建筑中，可同时处理上千个房间，计算准确迅速。
Scheme为空调系统方案模拟模块，可以进行方案的设计和设备的选择。DNA是DeST中机械通风系统分析模块，机械通风系统模拟可完成风系统设计计算和校核计算。AHU是设备校核模拟模块，其目的就是通过模拟手段对设计者提出的空气处理方案进行全年校核，为设计人员的方案提供量化的比较依据。CPS是冷热源系统与水系统的方案设计模块，通过模拟手段对方案进行量化的模拟分析，为设计人员提供比较不同方案的依据。EAM为经济性评价模块，包括方案设计阶段、初步设计阶段、施工图设计阶段、设计后的经济评价四个阶段。
#空调#
暖通空调（第三版）
在过去的几年里，Spring框架通过解决现代业务应用程序的需求，如安全性、对NoSQL数据存储的支持、处理大数据、批处理、与其他系统集成等，实现了指数级增长。连同它的子项目，Spring已经成为构建企业应用程序的重要平台。
Spring框架非常灵活，提供了多种配置应用程序组件的方法。通过将丰富的特性与各种配置选项相结合，配置Spring应用程序变得复杂且容易出错。Spring团队创建Spring Boot是为了通过其强大的AutoConfiguration机制解决配置复杂性问题。
Spring Boot是一个遵循“约定优于配置”方法的框架，它可以帮助快速轻松地构建基于Spring的应用程序。Spring Boot的主要目标是帮助开发人员快速创建基于Spring的应用程序，而不需要一次又一次地编写相同的样板配置。
近年来，微服务体架构已经成为构建复杂企业应用程序的首选架构风格。Spring Boot是使用各种Spring Cloud模块构建基于微服务架构应用程序的绝佳选择。
如何在vue项目中引用 ChatGPT？
大家好，最近 ChatGPT 十分火爆，那么什么是 ChatGPT 呢？
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种聊天机器人技术。它使用 GPT-3 模型（一种自然语言处理模型）来生成文本，可以与用户进行聊天对话。
ChatGPT 可以帮助你在应用中集成聊天机器人功能，从而为用户提供更好的体验。你可以使用 ChatGPT 模块来实现这一功能，例如以下代码是我们 ChatGPT 的 Hello world 代码，如图1所示
那么我们在vue项目中如何引用 ChatGPT 模块呢？
1、首先你需要通过以下命令进行安装：
npm install @openai/chatgpt
2、然后，你可以在 Vue 组件中使用 ChatGPT 模块，如图2所示：
在代码中，我们使用 ChatGPT 模块的 send 方法来发送消息，并将响应结果加入到消息列表中。
在上述代码中，我们没有配置 ChatGPT 的信息，因为 ChatGPT 模块已经内置了默认的信息。如果你想要自定义 ChatGPT 的信息，你可以在实例化 ChatGPT 对象时传入选项对象，配置信息如图3所示
#人工智能##vue##机器人##程序员##前端#
新冠肺炎间接催生出了全球计算能力最强的计算机。
2000年，斯坦福大学联合苹果、英伟达、英特尔、索尼、Google等一大票科技公司，成立了一个名为Folding[at]home的志愿者项目。
因为在攻克各种疑难疾病的研究里，始终需要大量的计算去模拟比如蛋白质分子折叠运动这样的事件并积累数据，而这种在理论上不存在上限的天文级别的算力需求是任何一家公司都没办法满足的。
所以Folding[at]home通过分布式运算处理，把计算需求拆分成了无数个子模块，然后参加项目的志愿者只要下载Folding[at]home的客户端，就能贡献自己的个人电脑为项目贡献算力，其实和挖矿行为也差不多。
Folding[at]home承诺所有的计算结果都会无条件的公布出来，任何大学或是医药公司均可无偿使用，也确实有一些振奋人心的科研成就，比如2004年对p53的蛋白二聚体进行复性分子动力学研究，就是依靠所有参与者的算力一起实现的，最终在专业出版物上发表论文，引起了不小的惊讶。
去年，因为新冠肺炎的大流行，Folding[at]home「拥有」的计算机设备突然得到了一波爆发式的增长，年初时还只有3万台设备保持连接，很快的新增了40万台设备进来，在最高峰的时期，有超过28万个GPU和480万个CPU连接到了Folding[at]home这个项目里，参与帮助科学家们计算新冠肺炎病毒的蛋白质模拟工程。
当时，全球计算能力最强的计算机是美国田纳西州橡树岭国家实验室的Summit，运算速度达到200 petaflops（20亿亿次/秒），而Folding[at]home拥有的算力呢，则达到了1000 petaflops（100亿亿次/秒），是Summit的足足5倍之多。
因为有了这些热忱而又无私的志愿者的贡献，Folding[at]home已经针对新冠肺炎病毒的研究发表了多篇论文，并已经在研制一款无专利的抗病毒药物。
项目组的负责人在年底报告里受宠若惊的说：我们短暂的获得了全球科学史上最强大的计算能力，比任何一个机构/公司都要富余，这就像是「星球大战：天行者的崛起」里的公民舰队，所有人聚在一起，对抗一个共同的敌人，没有比这更人感到乐观和鼓舞的故事了。
#飞行器#载人飞行器飞行控制系统的主要硬件组成有哪些？斑斓航空
1.主处理控制器。主要有直通型处理器(MPU)、微处理器(MCU)和数字信号处理器(DSP)。随着FPGA技术的发展，相当多的主处理器已经成功地将FPGA和处理器变成了功能强大的主处理控制器。
2.辅助电源。二次电源是飞控计算机的关键部件。一般飞控计算机的二次电源是5V、15V等DC电源电压，而载人飞行器的一次电源根据型号不同差别很大，需要更换一次电源。如今，集成开关电源模块得到了广泛的应用。
3.模拟输入/输出接口。模拟输入接口电路通过信号、增益转换、模数(A/D)转换对来自各传感器的模拟输入进行调整，然后提供给微处理器进行相应处理。模拟信号通常可以分为DC模拟信号和交流调制信号。模拟输出接口电路用于将数字控制信号转换成伺服机构能够识别的模拟控制信号，包括模/数转换、幅度转换和驱动电路。
4.离散量接口。离散输入电路用于将飞控计算机内部和外部的开关信号转换成与微处理器工作电平兼容的信号。
载人飞行器飞行控制系统计算机的硬件有哪些？
5.通信接口。用于将接收到的串行数据转换为主机可以读取的数据，或将主机要发送的数据转换为相应的数据。飞行控制计算机和传感器可以通过RS232/RS422/RS485或ARINC429相互通信。随着技术的不断发展，1553B总线等其他总线通信方式也将应用于载人飞行器系统中。
6.冗余管理。载人飞行器的余度型飞控计算机多为双余度结构。冗余支持电路用于支持冗余机载计算机的协调工作，包括通道计算机间的信息交换电路、同步指示电路、通道故障逻辑合成电路和故障切换电路。通道间信息交换电路是两个通道飞控计算机之间共享信息传输的信息通道。指示电路是同步运行的冗余计算机之间相互同步的支持电路。通道逻辑合成电路合成软件监控电路和硬件监控电路的监控结果，其输出用于故障切换和故障指示。
7.加热电路。通常用于工作环境超出工业级温度范围的飞控计算机，以满足加热电路对功率和加热方式的需求。
8.检测接口。飞控计算机要有合适的接口，方便与一线检测设备和二线检测设备的连接。
9.飞行控制计算机底盘。它直接影响计算机抵抗恶劣环境的能力、可靠性、可维护性和使用寿命。
人工智能技术的迅猛发展，不仅使企业运营效率得到质的提升，也为人民的生活带来更多的便利。迄今为止，人工智能已经初步实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等功能，越来越多的落地应用项目出现在大众视野中。就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也会使用多种语言来编写人工智能项目，要问哪种语言是人工智能*佳编程语言，Python语言无疑就是这些开发工具中的佼佼者。Python是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级编程语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开版发行于1991年。经过近30年的发展，其已经成为*受欢迎的程序设计语言之一。Python语言具有简洁性、易读性以及可扩展性等特点，受到广大专业编程人士的青睐，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。近年来，Python已经成为美国大学里*受欢迎的计算机编程入门语言之一。在国内，大部分高校也逐渐将Python引进了课堂。
Python是一门开源的编程语言，支持命令式编程、函数式编程以及面向对象编程。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，其中包括三个十分经典的科学计算扩展库——NumPy、SciPy和Matplotlib。它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能，例如的计算机视觉库OpenCV和三维可视化库VTK等。因此，Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术和科研人员处理实验数据或制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
学习Python是一个快乐的过程。相较于其他编程语言，Python语法清晰简洁，代码可读性强，编码方式符合人类思维习惯，易学易用。另外，Python自带的各种模块加上其丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西，非常适合初学者以及相关的专业编程人士入门学习。
本书分为基础篇、提高篇和高级篇三部分（共10章），从Python的起源、工具、语法、结构、函数等基础知识，到机器学习、神经网络等典型算法，再到图像识别、人脸识别等实际应用，涵盖了完整的Python知识体系，循序渐进引导读者学习。同时，本书辅以人物互动问答来解答Python的一些重点、难点问题，这种创新形式提升了读者的阅读体验，将枯燥的学习氛围变得轻松、有趣。书中每个知识点均配有多个实训案例，将知识点融入动手操作不仅可以提高读者的学习效率，还可以培养读者的实际技能应用水平。因此，本书非常适合从事人工智能、机器学习、人脸识别等应用领域的工程技术人员以及人工智能、大数据科学与技术、自动化、机器人工程、智能仪器仪表、机电一体化等专业的师生学习参考。
#机工社好书推荐#
Python项目实战从入门到精
使用混沌激光雷达系统的高速3D成像我们描述了一种新的混沌激光雷达系统配置，并展示了其高速 3D 成像能力。与采用单元件雪崩光电探测器 (APD) 的零差方案相比，所提出的方案利用光纤布拉格光栅和象限 APD 来显着提高系统吞吐量、帧速率和视野。通过对信噪比、旁瓣电平峰标准差、精度和检测概率的定量分析，表明该方案具有较好的检测性能，适合实际应用。为了展示混沌激光雷达系统的可行性，同时在人眼安全监管的约束下，我们展示了室内和室外场景的高速 3D 成像，吞吐量为 100 kHz，帧速率为 10 Hz，FOV 为24.5∘ × 11.5第一次。介绍近年来，激光雷达已广泛应用于自动驾驶汽车、增强现实和虚拟现实 (AR/VR)、同步定位和地图绘制以及工业自动化等传感应用。具有高吞吐量和快速光束扫描能力的激光雷达可以在相对较长的范围内以高精度获取目标或周围环境的 3D 图像。传统的脉冲激光雷达测量目标发射光和反向散射光之间的飞行时间 (TOF)，以获得距离信息。它们通过发射具有高峰值功率的重复短脉冲，具有远距离和快速检测的优点。然而，由于发射的非特定波形，脉冲激光雷达不可避免地容易受到干扰，并且很容易受到其他激光雷达或环境中的杂散光和环境光的干扰。已提出携带特定波形的随机调制连续波 (RM-CW) 激光雷达和混沌激光雷达 以减轻干扰和干扰问题。然而，尽管这些基于相关性的激光雷达的概念得到了证明，但以 CW 形式发射的光限制了它们的峰值功率和吞吐量（像素率），使它们不利于高速 3D 成像。混沌激光雷达应用的各种方案中提出了多代混沌调制脉冲，以提高检测能力。2018 年，作者报告了一种人眼安全的脉冲 3D 混沌激光雷达系统，该系统采用自零差和时间选通来生成混沌调制脉冲，以提高峰值功率和信噪比 (SNR) 。首次使用混沌激光雷达成功演示了具有亚厘米精度的快照 3D 图像。然而，视野 (FOV) 小于 2∘由于检测器的活动区域较小，并且生成的脉冲仍然效率低下。最近，通过采用脉冲主振荡功率放大器 (MOPA) 方案来提高系统的旁瓣电平的峰标准差已经取得了改进。因此，吞吐量从 1 kHz 增加到 6 kHz，FOV 翻倍至 4 以上。尽管取得了这些进步，但实现的帧速率仍低于 1 Hz。P S大号标准差_∘在这项研究中，我们在混沌光源模块中采用光纤布拉格光栅 (FBG) 来降低混沌信号的带宽，从而更好地匹配探测器的带宽并提高能效。因此，可以实现具有更高帧速率和更大 FOV 的高速 3D 成像，以用于更多用途。我们用增益调制升压光放大器 (BOA) 代替有损声光调制器 (AOM)，将 CW 混沌振荡转换为混沌调制脉冲，以获得更高的峰值功率和更好的 SNR。在光收发器模块中，我们以谐振模式运行微机电系统 (MEMS) 反射镜，以加快线速并提高帧率。我们用象限 APD 替换单元件雪崩光电探测器 (APD)，以增加有效检测区域。还，通过使用具有与 APD 的散焦耦合的多个透镜优化接收器光学器件，我们可以最大化系统的 FOV。有了这种新配置，同时受到人眼安全监管的约束，我们实现了高速 3D 成像，吞吐量为 100 kHz，帧率为 10 Hz，FOV 为 24.5 11.5第一次在混沌激光雷达中。图 1为3D脉冲混沌激光雷达系统原理图，主要由混沌光源、光收发器和信号采集处理模块组成。混沌光源模块采用 1550 nm 单模半导体激光器（盛世光学 SBF-D55W2-111PMS）产生连续光混沌振荡，归一化反馈强度为 0.017，时延为 65 ns 。消光比为 20 dB 的光隔离器 (GIP PMOI151BL120001A) 放置在混沌激光器之后，以防止任何不需要的反馈。由于混沌的带宽（通常为几 GHz - 几十 GHz）比检测带宽（APD 通常具有数百 MHz 的带宽）宽得多，我们使用 FBG（iXblue Photonics IXC-FBG-PS-1550-1- ATH-PM-C，线宽 8 pm) 以降低混沌信号的带宽并提高能效。此外，为了将 CW 混沌振荡转换为混沌调制脉冲以获得更高的峰值功率，我们使用由脉冲驱动器 (AeroDIODE CCS-std) 驱动的增益调制 BOA (Thorlabs BOA1004PXS) 来提高 SNR。带通滤波器（BPF，0.3 nm 线宽）用于降低 BOA 的放大自发辐射噪声。脉冲被掺铒光纤放大器（EDFA，GIP CGB1E3128001A) 在 MOPA 方案中进一步提升峰值功率。在将脉冲发送到 EDFA 之前，我们使用 30:70 光纤耦合器来分离光并使用象限 APD (Idealphotonics QPD-1000) 作为参考波形来检测传输的混沌调制脉冲。
