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公开(公告)号：CN1687989A
公开(公告)日：2005-10-26
申请号：CN200510066029.0
申请日：2005-04-22
申请人： 清华大学 , 江苏银河电子股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种光学头力矩器动态参数的测试方法，属于光存储设备性能测试技术领域。首先在由低到高的不同频率f下分别输出固定幅值A的正弦信号；力矩器在正弦信号的驱动下产生抖动；使一束激光照射到力矩器物镜的反射点上，测得该反射点处的抖动速度；对速度信号进行积分，得到该点在上述频率f的正弦信号激励下的位移响应信号；分别绘制力矩器的幅值频率和相位频率特性曲线，在幅值频率和相位特性曲线上，得到力矩器动态参数。本发明的方法，测试速度快、测试精度高、可以测试低频至高频各个频段的动态特性，全面高精度地测试力矩器的动态性能曲线，用于评价力矩器的工作性能，实用性强。
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公开(公告)号：CN100375182C
公开(公告)日：2008-03-12
申请号：CN200510066029.0
申请日：2005-04-22
申请人： 清华大学 , 江苏银河电子股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种光学头力矩器动态参数的测试方法，属于光存储设备性能测试技术领域。首先在由低到高的不同频率f下分别输出固定幅值A的正弦信号；力矩器在正弦信号的驱动下产生抖动；使一束激光照射到力矩器物镜的反射点上，测得该反射点处的抖动速度；对速度信号进行积分，得到该点在上述频率f的正弦信号激励下的位移响应信号；分别绘制力矩器的幅值频率和相位频率特性曲线，在幅值频率和相位特性曲线上，得到力矩器动态参数。本发明的方法，测试速度快、测试精度高、可以测试低频至高频各个频段的动态特性，全面高精度地测试力矩器的动态性能曲线，用于评价力矩器的工作性能，实用性强。
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公开(公告)号：CN100435224C
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200610035474.5
申请日：2006-05-10
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 江苏银河电子股份有限公司
IPC分类号： G11B7/09
摘要： 本发明提出了一种光盘垂直偏差的检测方法，属于光存储设备性能测试技术领域，其特征在于它是基于光学头力矩器电压检测来获取光学盘面垂直偏差和翘曲参数。首先，利用多普勒激光测振仪来获取光学头力矩器在聚焦方向上的幅频特性；然后进行力矩器聚焦线圈上的驱动电压与光盘翘曲关系的检测。本发明方法，具有灵敏度高，测试简单易行等特点，尤其适应于DVD/CD等各类盘片以及机芯垂直偏差和平面翘曲的检测。
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公开(公告)号：CN1949374A
公开(公告)日：2007-04-18
申请号：CN200610097258.3
申请日：2006-10-17
申请人： 江苏银河电子股份有限公司 , 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种高密光盘读取头光电探测器位置的调整方法，包括：1.在光盘读写头的光路结构中，采用一个平面镜代替光盘，使平面镜反射面与物镜的光轴重直；2.移去光盘读取头光路结构中的柱面镜，调整步聚1中的平面镜与物镜之间的距离为物镜焦距，保证从半透半反镜出来的光束为一平行光；3.装上柱面镜，调整光电探测器的位置，使光电探测器感光面上各象限的输出电压信号之和最大；4.根据光电探测器感光面上各象限的输出信号加减得到的值来调整光电探测器在垂直于入射光平面的位置，最终使四个象限的输出电压相等；其优点是：该调整方法巧妙，调整方法十分简便，且光电探测器的定位精确度高。
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公开(公告)号：CN100375175C
公开(公告)日：2008-03-12
申请号：CN200510066028.6
申请日：2005-04-22
申请人： 清华大学 , 江苏银河电子股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种多状态测试光学头力矩器动态参数的方法，属于光存储设备性能测试技术领域。首先使力矩器处于自由状态；在不同频率下输出正弦信号；驱动力矩器在聚焦方向或循迹方向产生抖动；使一束激光照射到力矩器物镜的反射点上，测得该反射点处的抖动速度；对速度信号进行积分，得到该点在正弦信号激励下的位移响应信号，绘制力矩器聚焦线圈或循迹线圈的幅值频率和相位频率特性曲线，得到力矩器聚焦线圈或循迹线圈的各项动态参数；在力矩器聚焦线圈和循迹线圈上施加不同的偏置电压，分别测试力矩器的动态参数。本发明的方法，更贴近力矩器的实际工作状态，测试结果更全面、准确地反映力矩器的实际工作性能。
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公开(公告)号：CN1851814A
公开(公告)日：2006-10-25
申请号：CN200610035474.5
申请日：2006-05-10
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 江苏银河电子股份有限公司
IPC分类号： G11B7/09
摘要： 本发明提出了一种光盘垂直偏差的检测方法，属于光存储设备性能测试技术领域，其特征在于它是基于光学头力矩器电压检测来获取光学盘面垂直偏差和翘曲参数。首先，利用多普勒激光测振仪来获取光学头力矩器在聚焦方向上的幅频特性；然后进行力矩器聚焦线圈上的驱动电压与光盘翘曲关系的检测。本发明方法，具有灵敏度高，测试简单易行等特点，尤其适应于DVD/CD等各类盘片以及机芯垂直偏差和平面翘曲的检测。
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公开(公告)号：CN1687988A
公开(公告)日：2005-10-26
申请号：CN200510066028.6
申请日：2005-04-22
申请人： 清华大学 , 江苏银河电子股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种多状态测试光学头力矩器动态参数的方法，属于光存储设备性能测试技术领域。首先使力矩器处于自由状态；在不同频率下输出正弦信号；驱动力矩器在聚焦方向或循迹方向产生抖动；使一束激光照射到力矩器物镜的反射点上，测得该反射点处的抖动速度；对速度信号进行积分，得到该点在正弦信号激励下的位移响应信号，绘制力矩器聚焦线圈或循迹线圈的幅值频率和相位频率特性曲线，得到力矩器聚焦线圈或循迹线圈的各项动态参数；在力矩器聚焦线圈和循迹线圈上施加不同的偏置电压，分别测试力矩器的动态参数。本发明的方法，更贴近力矩器的实际工作状态，测试结果更全面、准确地反映力矩器的实际工作性能。
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公开(公告)号：CN106204467B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201610481440.2
申请日：2016-06-27
申请人： 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于级联残差神经网络的图像去噪方法，包括以下步骤：搭建级联残差神经网络模型，所述级联残差神经网络模型由多个残差单元串联而成，其中每个所述残差单元包括多个卷积层、每个所述卷积层后的激活层和单位跳跃连接单元；选取训练集，并设置所述级联残差神经网络模型的训练参数；根据所述级联残差神经网络模型及其训练参数，以最小化损失函数为目标训练所述级联残差神经网络模型形成图像去噪神经网络模型；将待处理的图像输入到所述图像去噪神经网络模型，输出去噪后的图像。本发明公开的基于级联残差神经网络的图像去噪方法，极大地增强神经网络的学习能力，建立起噪声图像到干净图像的准确映射，可以实现实时去噪。
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公开(公告)号：CN106713929B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710084742.0
申请日：2017-02-16
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 深圳市未来媒体技术研究院
IPC分类号： H04N19/503 , H04N19/124 , H04N19/149
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的视频帧间预测增强方法，对不同内容的视频序列分组，并同时对不同的量化参数进行压缩，产生多个不同压缩率的训练集序列、验证集序列对并进行分组，从每个组的所有视频序列对中提取出图片，组成不同压缩率分组下的训练集、验证集图像对；基于深度卷积神经网络训练该压缩率分组下的视频帧间预测增强模型；测试帧间预测增强模型的有效性，在有效的情况下将训练得到模型移植入编码器视频帧间预测模块中；基于GPU利用并行开发工具将测试网络并行化，并编译为动态链接库文件，导入编码器中进行时间复杂度上的优化；既避免了每个量化参数下都分别需要训练的情况，同时也提高了在使用场景下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106204468A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610482594.3
申请日：2016-06-27
申请人： 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/002 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
摘要： 本发明公开了一种基于ReLU卷积神经网络的图像去噪方法，包括以下步骤：搭建ReLU卷积神经网络模型，所述ReLU卷积神经网络模型包括多个卷积层和每个所述卷积层后的激活层，所述激活层为ReLU函数；选取训练集，并设置所述ReLU卷积神经网络模型的训练参数；根据所述ReLU卷积神经网络模型及其训练参数，以最小化损失函数为目标训练所述ReLU卷积神经网络模型形成图像去噪神经网络模型；将待处理的图像输入到所述图像去噪神经网络模型，输出去噪后的图像。本发明公开的基于ReLU卷积神经网络的图像去噪方法，极大地增强神经网络的学习能力，建立起噪声图像到干净图像的准确映射，可以实现实时去噪。
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