Устранение шума раздатки на ниве: вой, вибрация, гул » НАВСЕГДА избавляемся от посторонних звуков

желанный

a Структура уровней энергии ¹⁵¹ Eu ³⁺ в кристалле Y ₂ SiO ₅ в нулевых магнитных полях. Лазер резонирует с электронными состояниями ⁵ D ₀ и ⁷ F ₀ на длине волны 580 нм. Сигнальный импульс (желтый) резонирует с \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {\ rm {g}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \), а управляющие импульсы резонируют с \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {\ rm {e}}} \) (красный) и \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g }}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) (оранжевый) соответственно.Индикатор обратного насоса (синий), который резонирует с \ ({\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) используется на этапе подготовки для выделения одного класса ионов в неоднородно уширенном ансамбле. b Экспериментальная последовательность импульсов. Включая последовательность сигналов и последовательность накачки для кристалла памяти (MC) и последовательность фильтра-накачки для кристалла фильтра (FC). Мы используем f _{i j} для обозначения центральной частоты света, которая резонирует с атомным переходом.Процесс подготовки состоит из трех этапов: чистка класса, спиновая поляризация и обратная накачка (подробности см. В тексте). После процесса подготовки сигнальный импульс падает на t ₀ , а управляющий импульс π ₃₅ , π ₁₃ , π ₁₃ , π ₃₅₁₈ , падающий на ₃₅₁₈ t ₁ , t ₂ , t ₃ и t ₄ соответственно.Наконец, NLPE излучает на t ₅ = t ₄ + t ₃ — t ₂ — t ₁ + t _0.

Поскольку неоднородное расширение кристалла памяти (0,7 ГГц) намного больше, чем сверхтонкие расщепления, процедура подготовки используется для выделения четко определенной четырехуровневой системы в кристалле памяти для реализации нашего протокола NLPE (рис. 1b). ). Эта процедура подготовки не является частью протокола NLPE, поскольку она не требуется, если неоднородное уширение меньше, чем расщепления сверхтонкого уровня ²² или при работе в режиме RF / MW.В этом протоколе задействованы четыре уровня энергии, где 1 обозначает \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \), 3 обозначает \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \), \ (\ bar {3} \) обозначает \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ { {\ rm {e}}} \) и \ (\ bar {5} \) обозначает \ ({\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}}} \), соответственно. Не вызывая путаницы, мы используем f _{i j} для обозначения частоты света, которая резонирует с \ ({\ left | \ pm i / 2 \ right \ rangle} _ {{\ rm { g}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm j / 2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) атомарный переход.Первым шагом является так называемый процесс очистки класса, в котором четыре импульса насоса с центральными частотами f ₁₅ , f ₃₅ , f ₁₃ и f ₅₃ используются для выбора единственный класс ионов из кристалла памяти. Частота каждого импульса изменяется на 5 МГц в течение 1 мс, и эти четыре импульса повторяются 100 раз. Второй этап — это так называемый процесс спиновой поляризации, где чирпированные импульсы с центральными частотами f ₁₅ и f ₃₅ применяются для инициализации этих ионов в состояние \ ({\ left | \ pm 5 / 2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \).Наконец, структура поглощения в состоянии \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) может быть подготовлена ​​светом обратного насоса с центральной частотой f ₅₃ . Для достижения высокой эффективности управляющих импульсов мы ограничиваем полосу пропускания света обратной накачки до 700 кГц, чтобы подготовить изолированный пик поглощения внутри прозрачного спектрального диапазона на \ ({\ left | \ pm \! 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) состояние. Между тем, чирпированный импульс на f ₃₅ используется для очистки состояния \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \), чтобы быть готовым к спин-волновая память.В процессе подготовки мы также создаем окно прозрачности ~ 1 МГц в кристалле фильтра, чтобы передавать сигнал на f ₁₅ . Глубина поглощения кристалла памяти после спектральной подготовки составляет d = 0,6. Подробные структуры представлены на дополнительном рисунке 1a в дополнительной информации.

Бесшумное фотонное эхо

Импульсная последовательность для NLPE представлена ​​на рис. 1b. Импульс сигнала на f ₁₅ инцидентов на момент времени t ₀ .Далее обозначим π импульс на частоте f _{i j} как π _{i j} . Первый импульс π ₃₅ , приложенный в момент времени t ₁ , преобразует оптическое возбуждение \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}} } \ leftrightarrow {\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) в спиновую когерентность \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \).Первый импульс π ₁₃ , приложенный в момент времени t ₂ , преобразует спиновую когерентность \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}} } \ leftrightarrow {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) в оптическую когерентность \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \). Стандартное четырехуровневое фотонное эхо ²⁰ при t ₂ + t ₁ — t ₀ заглушается из-за несоответствия волновых векторов, вызванного неколлинеарной конфигурацией сигнала и балки управления ¹⁸ (подробности в дополнительном примечании 2).Отметим, что для реализации в режиме СВЧ это зашумленное эхо можно заглушить путем динамической отстройки резонанса полости ^23,24 . Заглушенное эхо можно вызвать аналогично тому, как это сделано в протоколе ROSE ¹⁸ . В момент времени t ₃ и t ₄ , второй π ₁₃ и второй π ₃₅ применяются для двойной перефазировки атомного ансамбля и считывания эхо-сигнала от не -инвертированная среда.В дополнительном примечании 2 мы предоставляем подробную модель для анализа протокола NLPE, основанную на полной квантовой трактовке фотон-атомных взаимодействий. Условие пространственного фазового согласования:

$$ {{\ bf {k}}} _ {{\ rm {echo}}} = {{\ bf {k}}} _ {0} — {{\ bf { k}}} _ {1} — {{\ bf {k}}} _ {2} + {{\ bf {k}}} _ {3} + {{\ bf {k}}} _ {4} , $$

(1)

, где k _echo — волновой вектор эхо, а k _i представляет волновой вектор каждого входного импульса в момент времени t _i , соответственно.Поскольку все импульсы π имеют одинаковое направление в эксперименте, таким образом, k _echo = k ₀ , что приводит к излучению эха в том же направлении, что и входной. Окончательное эхо излучается в момент времени t ₅ = t ₄ + t ₃ — t ₂ — t ₁ + t _{и его 0 частота f 15 , что совпадает с входным сигналом, в отличие от четырехуровневого фотонного эха.}

Схема экспериментальной установки представлена ​​на рис. 2а. Лазер представляет собой полупроводниковый лазер с удвоенной частотой на длине волны 580 нм, который привязан к сверхстабильному резонатору для достижения ширины линии ниже 1 кГц. Лазер разделен на три луча: режим ввода, режим накачки для кристалла памяти и режим накачки для кристалла фильтра. Неколлинеарная конфигурация сигнального луча и встречного управляющего луча подавляет шум в пространственной области. Из-за различных концентраций ионов Eu ³⁺ в кристалле памяти и кристалле фильтра существует разница центральной частоты ~ 1 ГГц для оптического поглощения.Для увеличения эффективного поглощения кристалла фильтра используются два акустооптических модулятора (АОМ) для сдвига частоты сигнала на 400 МГц перед входом в кристалл фильтра. Кроме того, кристалл фильтра пропускается дважды, что дает эффективную глубину поглощения ~ 6,6.

a Схема экспериментальной установки. Сигнальный луч и луч накачки для счетчика на кристалле памяти (МК) распространяются друг с другом и перекрываются на МК под небольшим углом.Сигнальный луч ослабляется до однофотонного уровня фильтрами нейтральной плотности (NFD). Сигнал считывания собирается одномодовым волокном и проходит через два акустооптических модулятора (АОМ) для сдвига оптической частоты на 400 МГц. Сигнал спектрально фильтруется кристаллом фильтра (FC) и двумя полосовыми фильтрами с длиной волны 1 нм (BPF). {2}} — 2 \ гамма ({t} _ {3} — {t} _ {2})}, $$

(2)

, где η _control — средняя эффективность передачи одного управляющего импульса, Γ ₁₃ и \ ({{{\ Gamma}}} _ {\ bar {3} \ bar {5}} \) являются неоднородным уширением спиновых переходов \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) и \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \ leftrightarrow {\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) соответственно. γ — эффективные скорости оптической декогеренции. Первый элемент d ² e ^{— d} определяет эффективность эхо-сигнала прямого извлечения, который является стандартной формой для всех основанных на эхе протоколов ^18,20,25 . Второй пункт учитывает эффективность четырех управляющих импульсов. Третий и четвертый пункты описывают расфазировку во время хранения спиновой волны и декогеренцию во время оптической памяти.

Скорость затухания различается при хранении спиновых волн ( t ₁ < t < t ₂ и t ₃ < t < t ₄ ) и оптическая память ( t ₂ < t < t ₃ ).Мы экспериментально измеряем снижение эффективности, используя классический свет в качестве входного сигнала. Кривые затухания интенсивности эха измерены с временами задержки τ ₃ = 2 ( t ₃ — t ₂ ) и τ ₂ = t ₄ — t ₁ , как показано на рис. 3а и б соответственно. Расфазировка спина для τ ₂ = t ₄ — t ₁ может быть хорошо описана распределением Гаусса с параметром Γ ₁₃ = 5.6 ± 0,4 кГц. Это значение близко к оценке по спин-волновой памяти АЧХ (8 кГц) ²⁶ . Для τ ₃ = 2 ( t ₃ — t ₂ ) кривую затухания можно хорошо подогнать с помощью функции Гаусса с подгоночным параметром \ ({{{\ Gamma}}} _ {\ bar {3} \ bar {5}} \) = 18,6 ± 2,5 кГц с расчетным значением γ , равным 12 кГц. Ширина спиновой линии \ ({{{\ Gamma}}} _ {\ bar {3} \ bar {5}} \), по независимым измерениям, составляет 20,2 ± 0,5 кГц с помощью ядерного квадрупольного резонанса, детектируемого комбинационным гетеродином.На большой γ с частотой 12 кГц предположительно влияет мгновенная спектральная диффузия ¹⁸ из-за возбуждения большой части атомов в возбужденное состояние. В текущих условиях эксперимента теоретический КПД составляет η _theo = 12,9% при условии идеальных управляющих импульсов. Экспериментально измеренная эффективность равна \ ({\ eta} _ {\ exp} = 10,0 \% \) при времени хранения 21,7 мкс, а выведенная эффективность π импульсов составляет η _{контроль} = 93.8%. Такая эффективность хранения достигается при использовании образца со слабым поглощением ( d = 0,6). Более высокая эффективность может быть получена с образцом с большим поглощением, а единичная эффективность может быть получена с помощью специальной конфигурации фазового согласования ¹⁸ или резонатора с согласованным импедансом ²⁷ .

Каждая точка данных представляет собой область считываемого эхо-сигнала в окне длительностью 4 мкс. Эхо-следы включены для справки. a Затухание интенсивности эха при изменении задержки τ ₃ = 2 ( t ₃ — t ₂ ). b Затухание интенсивности эха при переменной задержке τ ₂ = t ₄ — t ₁ . Красные линии соответствуют гауссовской аппроксимации на основе уравнения. (2).

Теперь мы реализуем память NLPE с однофотонными входами. Входной сигнал представляет собой слабый когерентный свет, который представляет собой усеченный гауссов импульс с полной шириной на полувысоте 2.62 мкс, а центр импульса t ₀ = 0 мкс. π ₃₅ с длительностью импульса 3,75 мкс инциденты после входа и центр импульса t ₁ = 4,1 мкс. π ₁₃ с длительностью импульса 1,5 мкс инциденты при t ₂ = 6,6 мкс. Затем мы ждем 7 мкс, чтобы разделить четвертый импульс π и эхо, второй импульс π ₁₃ и второй импульс π ₂₄ , падающий при t ₃ = 15.0 мкс и t ₄ = 17,4 мкс соответственно. Все импульсы π представляют собой сложные гиперболические секущие импульсы для достижения высокой устойчивости ¹⁸ , и параметры были оптимизированы в соответствии с эффективностью эха. Эхо излучается при t ₅ = t ₄ + t ₃ — t ₂ — t ₁ + t ₀ = Гистограмма подсчета фотонов для хранения слабых когерентных импульсов со средним числом фотонов 1.17 ± 0,11 фотонов в импульсе показано на рис. 2б. Синяя и красная линии соответствуют измерениям со входом и без входа, а вход (черная линия) включен для справки. Эффективность хранения эхо-сигнала NLPE составляет 10,0 ± 0,4%. Если мы ограничим сигнал считывания в окне шириной 1,57 мкс, то эффективность составит 6,4 ± 0,2%, а достигнутое соотношение сигнал / шум составит 42,5 ± 7,5, как определено соотношением сигнал / шум \ (= \ frac {S} {N} \), где N — это счетчик шума без ввода, а S — это счетчик со входом, исключая счетчик шума.

Анализ остаточного шума в NLPE

Шум во время взаимодействия света с веществом (например, рассматриваемая здесь квантовая память) можно разделить на две части: когерентный шум и шум некогерентного спонтанного излучения. Когерентный шум (например, спад свободной индукции) имеет тот же режим, что и режим сильного перефазирующего импульса, поэтому он может быть полностью отфильтрован в принципе ²⁰ . Напротив, считается, что шум спонтанного излучения невозможно отделить от сигнала ^{7,18,19,23,24,25} .Во всех предыдущих протоколах PE эхо генерируется из возбужденного состояния, которое является таким же, которое связано с заполненным основным состоянием с перефазировкой π импульсов. Следовательно, любая оставшаяся популяция в возбужденном состоянии будет производить неразличимый шум спонтанного излучения в режиме эха. В результате запас светового поля PE ограничен ~ 14 фотонами минимум ¹⁹ . В протоколе NLPE управляющие импульсы ( π ₁₃ ), которые применяются к заполненному основному состоянию \ ({\ left | \ pm 1/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) переведет население в возбужденное состояние \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {\ rm {e}}} \), которое отличается от возбужденного состояния (\ ({\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \)), который генерирует эхо.Шум спонтанного излучения в NLPE имеет частоту, отличную от частоты эхо-режима, которую можно легко удалить с помощью частотного фильтра, такого как кристалл фильтра, используемый в текущей работе. Это наблюдение может быть подтверждено данными, представленными на рис. 2б, где шум после первой пары импульсов π (когда среда полностью возбуждена) близок к шуму после двух пар импульсов π (где среда восстанавливается до основного состояния). Несовершенство управляющих импульсов не приведет к появлению неразличимого шума спонтанного излучения в конечном эхо-сигнале, и это является существенным преимуществом по сравнению со всеми предыдущими протоколами PE.Мы пришли к выводу, что шум спонтанного излучения не может быть устранен в двухуровневой системе ⁷ или трехуровневой системе ²⁸ , но он может быть полностью подавлен в четырехуровневой системе.

Хотя NLPE в принципе не содержит шума, в фактической реализации памяти NLPE есть некоторый остаточный шум, как показано на рис. 2b. Самый сильный шум спонтанного излучения, исходящий из возбужденного состояния \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}}}), составляет примерно e ^d −1 после первой пары импульсов π , поскольку население полностью возбуждено до состояния \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) ²⁹ .{-3} \). Согласно данным, представленным на рис. 2б, измеренный шум после первой пары π импульсов составляет ~ 9 × 10 ⁻⁴ фотонов на импульс, что близко к ожидаемому шуму спонтанного излучения только из возбужденного состояния \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \). Поэтому мы ожидаем, что в текущем эксперименте когерентным шумом можно пренебречь. Шум спонтанного излучения от \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) должен быть сильно подавлен после второй пары импульсов π , поскольку заселенность возвращается в основное состояние.

Другой шум спонтанного излучения может быть вызван остаточной заселенностью в возбужденном состоянии \ ({\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {\ rm {e}}} \). Этому шуму могут способствовать два процесса. Первый вызван остаточным заполнением состояния \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) после спектральной инициализации. В этом случае шум спонтанного излучения после первой пары управляющих импульсов (где остаточные ионы изначально находятся в точке \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) почти полностью возбуждены) должно быть намного сильнее, чем после второй пары управляющих импульсов (где населенность почти полностью находится в основном состоянии).Поскольку этот вид шума вносит вклад в шум после первой пары управляющих импульсов, согласно анализу, представленному выше, им следует пренебречь.

Второй вызван спонтанным распадом из заполненного возбужденного состояния \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) в основное состояние \ ( {\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}} \) между вторым и третьим управляющим импульсом. Этот процесс вносит шум только во временное окно после второй пары импульсов π , потому что последний импульс π ₃₅ может поднять эти ионы до \ ({\ left | \ pm 5/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) и производят неразличимый шум спонтанного излучения.Согласно данным, представленным на рис. 2б, шум после второй пары π импульсов составляет ~ 1.5 · 10 ⁻³ фотонов в импульсе. В принципе, такой шум можно снизить до приемлемого уровня, используя контрмеры, такие как использование четырехуровневой системы с соответствующими правилами выбора, чтобы запретить путь распада \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {e}}} \) в \ ({\ left | \ pm 3/2 \ right \ rangle} _ {{\ rm {g}}}} \), и сокращение времени хранения возбужденного состояния до небольшое значение по сравнению со временем жизни в возбужденном состоянии, чтобы избежать слишком большого распада во время хранения в возбужденном состоянии.На практике короткое время хранения в возбужденном состоянии может ограничить временную многомодовую пропускную способность протокола NLPE.

Точность хранилища кубитов

Чтобы дополнительно охарактеризовать его совместимость с хранилищем квантовой информации, здесь мы оцениваем производительность памяти по точности хранилища кубитов. Мы используем кубит, закодированный с временным интервалом, поскольку он особенно надежен для передачи на большие расстояния ³⁰ . Мы используем \ (\ left | e \ right \ rangle \) и \ (\ left | l \ right \ rangle \) для обозначения интервалов раннего и позднего времени соответственно.\ (\ left | e \ right \ rangle \) и \ (\ left | l \ right \ rangle \) разделены задержкой Δ t , а относительная фаза контролируется, чтобы быть Δ φ ₁ . Производительность памяти оценивается четырьмя различными состояниями ввода \ (\ left | e \ right \ rangle \), \ (\ left | l \ right \ rangle \), \ (\ left | e \ right \ rangle + \ left | l \ right \ rangle \) и \ (\ left | e \ right \ rangle + i \ left | l \ right \ rangle \), а среднее число фотонов ( μ ) составляет 2,29 ± 0,06 на входной кубит. Верность состояния ввода \ (\ left | e \ right \ rangle \) определяется как \ ({F} _ {{\ rm {e}}} = \ frac {S + N} {S + 2N} \ ).Здесь N — это количество шумов в последнем временном интервале, а S — это количество сигналов, исключая шумовые подсчеты в раннем временном интервале. Аналогичным образом определяется точность F _l для \ (\ left | l \ right \ rangle \). Здесь интервал между двумя импульсами π ₁₃ установлен равным 13 мкс для разделения последнего импульса π и первого эхо-сигнала.

Для состояний \ (\ left | e \ right \ rangle + \ left | l \ right \ rangle \) и \ (\ left | e \ right \ rangle + i \ left | l \ right \ rangle \), один потребуется неуравновешенный интерферометр Маха – Цендера для измерений суперпозиционных состояний.Здесь мы используем саму память, которая служит временным светоделителем для неуравновешенного интерферометра Маха – Цендера. Схема подготовки и анализа суперпозиционных кубитов с временным интервалом представлена ​​на рис. 4a. Последний управляющий импульс π ₃₅ в протоколе NLPE делится на два \ (\ frac {\ pi} {2} \) импульса на f ₃₅ (\ ({(\ frac {\ pi} {2})} _ {35} \)) импульсы с задержкой импульса Δ t , которая совпадает с задержкой двух входных бункеров.Таким образом, каждый вход можно считать два раза, а в памяти есть три выхода: \ (\ left | ee \ right \ rangle \), \ (\ left | el \ right \ rangle + \ left | le \ right \ rangle \) и \ (\ left | ll \ right \ rangle \). Помехи присутствуют в середине считывания. Для входного состояния \ (\ left | e \ right \ rangle + \ left | l \ right \ rangle \) мы изменяем относительную фазу (Δ φ ₂ ) двух \ ({(\ frac { \ pi} {2})} _ {35} \) импульсов, чтобы найти максимальное значение \ ({C} _ {\ max} \) и минимальное значение \ ({C} _ {\ min} \) среднего считывание, а затем вычислить видимость \ (V = \ frac {{C} _ {\ max} — {C} _ {\ min}} {{C} _ {\ max} + {C} _ {\ min} } \).Точность хранения для состояний ввода \ (\ left | e \ right \ rangle + \ left | l \ right \ rangle \) составляет \ ({F} _ {+} = \ frac {V + 1} {2} \) . Верность хранения F _— для \ (\ left | e \ right \ rangle + i \ left | l \ right \ rangle \) определяется в аналогичной форме. Результаты измерений представлены на рис. 4b и в таблице 1. Наконец, средняя точность составляет F = \ (\ frac {1} {3} {F} _ {el} + \ frac {2} {3} { F} _ {+ -} \) = 95,2 ± 1,8% для μ = 2,29, где F _{e l} — среднее значение F _e и F _l и F _{+ —} — среднее значение для F ₊ и F _— ³⁰ .В дополнительном примечании 1 мы вычисляем максимальную точность, которая может быть достигнута с использованием классической стратегии измерения и подготовки, с учетом конечной эффективности хранения и распределения Пуассона источника фотонов ^30,31,32 . Измеренная точность намного выше классического предела 88,0% при μ = 2,29, недвусмысленно демонстрируя, что память NLPE работает в квантовой области.

a Последовательность импульсов для подготовки и анализа кубитов с временным интервалом.Разница во времени между \ (\ left | e \ right \ rangle \) и \ (\ left | l \ right \ rangle \) составляет Δt, а относительная фаза регулируется как Δ φ ₁ . После трех импульсов π , которые являются такими же, как и в стандартном NLPE, используются два \ ({(\ frac {\ pi} {2})} _ {35} \) для считывания каждого входа дважды. Разница во времени между двумя \ ({(\ frac {\ pi} {2})} _ {35} \) также равна Δt, а относительная фаза регулируется как Δ φ ₂ . b Характеристики памяти для четырех состояний входных кубитов.Среднее количество фотонов на кубит составляет 2,29 фотона. Для состояний ввода \ (\ left | e \ right \ rangle \) и \ (\ left | l \ right \ rangle \) вывод проецируется на \ (\ left | e \ right \ rangle \) и \ (\ левый | л \ правый \ рангл \). Для входных состояний суперпозиции (\ (\ left | e \ right \ rangle + \ left | l \ right \ rangle \) и \ (\ left | e \ right \ rangle + i \ left | l \ right \ rangle \)) , на выходе проецируются состояния суперпозиции, которые создают максимальные помехи и минимальные помехи в среднем выходном бункере. Гистограммы подсчета фотонов можно найти на дополнительном рис.2, и эксперименты повторяются для 20 000 испытаний. Планки ошибок представляют собой одно стандартное отклонение количества фотонов, исходя из пуассоновской статистики фотонов.

Шум Вибрация и жесткость — обзор

10.1 Введение

Прогресс в исследованиях материалов является одной из движущих сил инновационных идей не только для автомобилей, но и во всех областях техники. Это означает, что доступность новых материалов, технологий их производства и их использование в продукции является одним из решающих факторов экономического успеха.Новые материалы и их производство должны в равной степени соответствовать принципам устойчивости, экономической целесообразности, безопасности и высокого уровня надежности компонентов и систем. Помимо этого, разработка материалов, вероятно, будет больше концентрироваться на материалах и компонентах с многофункциональными характеристиками и способах их интеграции в системы. В следующие десятилетия акцент на исследованиях материалов для автомобильной промышленности будет определяться спросом на легкую конструкцию, сокращение выбросов CO ₂ и энергоэффективность, а также на надежность компонентов и систем.Кроме того, информационные технологии будут развиваться для большей плотности интеграции, а также вводятся приложения для периферийных датчиков и исполнительных механизмов с высокоинтегрированными функциями датчиков и исполнительных механизмов. Поскольку количество сырья ограничено, а загрязнение окружающей среды (например, выбросы) необходимо уменьшить, следует уделять больше внимания переработке материалов и замене опасных веществ. Более того, экономические аспекты останутся решающим фактором при выборе материалов для массовых продуктов в автомобилях, поскольку материальные затраты и их влияние на производственные процессы составляют значительную долю от общих затрат на продукцию.Поэтому исследования будут сосредоточены на материальных решениях, которые являются рентабельными или демонстрируют потенциал стать экономически жизнеспособным в будущем.

Современные автомобили представляют собой сложный компромисс между противоречивыми требованиями в отношении безопасности, выбросов выхлопных газов, шума, производительности, комфорта и цены. Однако, поскольку широко признано, что качество жизни, особенно в городской среде, в значительной степени зависит от загрязнения воздуха и шума в результате дорожного движения, одним из главных приоритетов для производителей автомобилей является снижение уровня шума и выбросов от транспортных средств.Поскольку шум считается одним из самых серьезных загрязнений окружающей среды во всем мире, концепции снижения шума требуются для всех видов транспортных средств, чтобы защитить людей. В связи с этим основные производители автомобилей в Европе единодушно согласились принять комплексный подход, в основе которого лежит разработка более экономичных силовых передач и снижение веса кузова транспортного средства.

В прошлом различные атрибуты в конструкции транспортного средства, такие как вес, эффективность, динамика транспортного средства, безопасность, а также шум, вибрация и резкость (NVH), не рассматривались согласованным образом, что требовало введения дополнительных, в основном тяжелых и дорогостоящие меры для удовлетворения всех требований и ожиданий клиентов.Например, конструкционный вес автомобилей за последние десятилетия значительно уменьшился, но общая масса увеличилась из-за более высоких требований к безопасности, комфорту и функциональности. В настоящее время все атрибуты, из которых наиболее актуальным является NVH, рассматриваются в рамках комплексного подхода к оптимизации транспортного средства на системном уровне. Однако преодоление противоречивых требований, вытекающих из облегченной конструкции, безопасности и шума, остается сложной задачей. Будет важно внедрить новые системы с пассивными или активными материалами, которые позволят создать легкую конструкцию из нескольких материалов, одновременно повышающую уровень выбросов, безопасность, комфорт, срок службы и надежность.Кроме того, автомобильная промышленность также вынуждена внедрять в свои автомобили еще более высокую функциональность, чтобы удовлетворить потребности клиентов и оставаться конкурентоспособными. И устойчивое развитие, и добавление более высокой функциональности к продуктам должны быть дополнены дизайном продукта, оптимизированным для NVH. Хорошо известно, что легкие конструкции склонны более легко вибрировать и излучать шум на более высоком уровне, требуя особых усилий для компенсации этих более высоких уровней шума. Это часто требует дополнительной массы, что, в свою очередь, сводит на нет облегченную конструкцию.В будущем автомобили с оптимизированным уровнем шума могут быть достигнуты только путем сочетания пассивных и активных стратегий снижения шума и вибрации, основанных на интеллектуальных материалах, которые обеспечивают легкую конструкцию и более высокую функциональность в отношении контроля шума и вибрации. Следует подчеркнуть, что та же технология может быть применена к параллельной облегченной конструкции за счет управления структурными свойствами, которые влияют на расход топлива, выбросы выхлопных газов или аспекты безопасности транспортных средств.

Например, сегодня уменьшение габаритов двигателя или электрификация трансмиссии представляет собой наиболее прямой и экономически эффективный подход к повышению топливной экономичности дорожных транспортных средств, подталкивая технологическое развитие трансмиссий на новый уровень, чтобы гарантировать значительное снижение воздействия на окружающей среды, при этом обеспечивая приемлемый уровень производительности и «удовольствия от вождения».Тем не менее, это новое поколение трансмиссий, идеально подходящих для использования в городских транспортных средствах, может привести к заметному снижению уровня шума и вибрации по сравнению с транспортными средствами, представленными в настоящее время на рынке. Соответственно, чтобы гарантировать, что такие транспортные средства будут приняты потребителями и достигнут уровня проникновения на рынок, необходимого для того, чтобы действительно иметь значение с точки зрения сокращения выбросов от дорожного транспорта, особенно в чрезвычайно важной городской среде, крайне важно разработать надежные решения, которые жизнеспособны и устойчивы.Однако улучшение шума и вибрации транспортного средства без ущерба для других характеристик оказывается чрезвычайно трудным, если не невозможным с использованием современных технологий. Часто новые технологии в области интеллектуальных материалов и активного контроля предоставляют потенциальные решения, но они были подтверждены только в лабораторных условиях.

Цель этого раздела — дать краткий обзор концепций, касающихся оптимизации NVH транспортных средств, и дать представление о новых тенденциях с упором на вопросы, связанные с материалами, в частности, на интеллектуальные решения.Основы шума и вибрации не рассматриваются.

10.1.1 Проблемы и проблемы в текущем автомобильном дизайне, связанные с NVH

Говоря о NVH в контексте автомобильной конструкции, нет четкого определения того, какие явления и диапазоны частот решаются с помощью шума, вибрации, и резкость. В зависимости от того, как явления воспринимаются обитателем или окружающей средой, они рассматриваются как шум, вибрация или резкость.Однако большинство проблем воспринимается либо как вибрация, либо как шум, тогда как диапазон частот от 100 Гц до 500 Гц в настоящее время является наиболее сложным. В этом диапазоне частот явления воздушного и корпусного звука имеют одинаковое значение. Поэтому при следующем обсуждении NVH в автомобильном дизайне будут рассмотрены только аспекты шума и вибрации с небольшим акцентом на шум.

Удовольствие от путешествия в настоящее время все чаще становится синонимом индивидуального самочувствия и ощущения работоспособности на этапе перехода, которое в основном зависит от контроля параметров окружающей среды и восприятия уровней шума и вибрации.Что касается автомобильной техники, то виброакустическая конструкция устраняет шум и вибрацию, испытываемые пассажирами внутри кабины, и воспринимаемый внешний шум. Он в значительной степени связан с историей сигнала во времени и характеристиками частотного спектра основных источников воздушного и корпусного звука / шума.

Также важно понимать, что раздражение — это не только вопрос содержания энергии, но и в некоторой степени зависит от субъективного впечатления. Это означает, что частоты с одинаковыми общими уровнями энергии иногда не одинаково беспокоят и воспринимаются людьми по-разному.По этой причине может быть более эффективным управлять конкретными гармониками или воздействовать только на определенный частотный диапазон, например, посредством оптимизированной настройки активных или пассивных устройств управления, а не снижать пики звукового давления или ускорения в более широком диапазоне частот с целью просто сделайте обстановку тише. Эти психоакустические аспекты NVH все больше влияют на дизайн внутреннего шума и уровни вибрации, выбор материалов и стратегии снижения шума и вибрации.Для этого очень важно понимать, как материалы и меры по снижению шума и вибрации могут быть разработаны и адаптированы к требовательным и конкретным потребностям автомобильной техники, принимая во внимание в то же время психофизические эффекты, ощущение дискомфорта, разборчивость речи и конфиденциальность внутри. салон автомобиля.

Внутри транспортного средства многие компоненты влияют на уровни вибрации и общий излучаемый шум от 60 дБ (A) до 70 дБ (A) транспортного средства (рис.10.1). При наличии различных доминирующих источников шума и вибрации одного и того же порядка (например, в пределах 4 дБ (A)) обработка только одного источника не повлияет на общие уровни вибрации и излучаемого шума. И наоборот, ранее замаскированный источник шума или вибрации может стать доминирующим и раздражать больше, чем обработанный источник шума или вибрации. Однако во многих случаях источники шума и вибрации вообще нельзя лечить, поэтому приходится бороться с распространением шума и вибрации внутри транспортного средства.Поскольку в автомобиле существует множество различных источников шума, необходимо обрабатывать еще больше различных путей передачи шума и вибрации (рис. 10.2). Опять же, будет недостаточно устранить только один путь передачи, а все соответствующие. Чтобы добиться общего снижения шума и вибрации транспортных средств, все источники шума и вибрации и пути их передачи к излучающим компонентам должны обрабатываться одновременно и комплексно.

10.1. Компоненты, влияющие на шум (с разрешения Porsche).

10.2. Транспортные пути в транспортном средстве (с разрешения Брюль и Кьяер).

Большинство новых автомобилей в ближайшие 15–20 лет будут по-прежнему оснащаться усовершенствованными двигателями внутреннего сгорания, но с уменьшенной общей массой для соответствия нормам по выбросам. Из-за соответствующей облегченной конструкции проблема множественных источников шума и вибрации и путей передачи будет становиться все более сложной из-за усовершенствованной конструкции кузова транспортного средства из нескольких материалов и предполагаемой гибкости и модульности трансмиссии транспортного средства.Доминирующие источники и их качество (например, частотная составляющая) будут варьироваться от машины к машине, и будут возникать дополнительные пути передачи. Несмотря на то, что современные автомобили уже имеют конструкцию, оптимизированную с точки зрения веса и требуемых характеристик, вес можно дополнительно уменьшить, не забывая при этом о сопротивлении, ударах и усталостных характеристиках конструкции. Однако это приведет к плохим характеристикам с точки зрения шума и вибрации и увеличит передачу как корпусного, так и воздушного шума.Наиболее распространенным решением, используемым в прошлом, было добавление массы к системе для демпфирования и акустической обработки, что бесполезно, когда целью является снижение веса. Следовательно, необходимо применять новые подходы, основанные на передовых пассивных и / или активных материалах.

С предстоящей электрификацией трансмиссии вызовы в области снижения шума и вибрации еще больше возрастут. Хотя один из основных источников шума и вибрации, двигатель внутреннего сгорания, будет устранен, его маскирующий эффект также будет устранен.Таким образом, шум качения или в целом шум и вибрации, вызванные взаимодействием дороги с шиной, и аэродинамически возбуждаемые шум и вибрация станут доминирующими с разным частотным составом и разными путями передачи. В таком случае хорошо зарекомендовавшие себя решения по снижению шума и вибрации могут оказаться неприменимыми. Кроме того, звуковая инженерия как часть инженерии NVH станет более важной с ростом электрификации транспортных средств. Психоакустическое впечатление от транспортных средств является и будет зависеть от решения о покупке и прочно связано с торговой маркой.С электроприводом пропадет разница в звуке автомобиля. Следовательно, необходимо найти новые способы, основанные на материалах и активных мерах, чтобы создать хорошо воспринимаемый типичный звуковой профиль для каждого бренда. В идеале электромобиль будет звучать как машина с двигателем внутреннего сгорания. Кроме того, низкий внешний шум электромобилей на низкой скорости является серьезной проблемой для безопасности, поскольку пешеходы и байкеры (как правило, уязвимые участники дорожного движения) больше не слышат автомобиль. Опять же, звуковое профилирование необходимо для поддержки идентификации приближающегося транспортного средства.Однако, поскольку звуковая инженерия — очень специфический аспект NVH, он не будет рассматриваться в этой главе.

8 лучших способов борьбы с шумами в системах сбора данных и тестирования

Измерение аналоговых сигналов в системе сбора данных (DAQ) не всегда так просто, как подключение источника сигнала к измерительному оборудованию. Целостность данных зависит от чистых электрических сигналов, отправляемых и получаемых от контролируемых и контролируемых электрических устройств. Электрический шум может скрыть эти сигналы и сделать их неузнаваемыми, что ухудшит работу системы сбора данных с хорошей точностью.В этой статье мы сосредоточимся на связанном шуме — шуме от внешних источников, который может повлиять на измерительные сигналы в вашей системе.

Типы шумоизоляции

Синфазный шум: Электрические помехи на двух сигнальных линиях, которые заставляют обе линии изменять напряжение обоих сигналов относительно земли.

Шум в нормальном режиме: Электрические помехи на одной из двух сигнальных линий, вызывающие изменение опорного напряжения между двумя сигналами.Это похоже на синфазный шум, за исключением того, что затрагивается только один из сигналов.

Связанные источники шума

Электростатический шум: Напряжение будет индуцироваться в проводнике при воздействии изменяющегося во времени электрического поля. Его также обычно называют шумом с емкостной связью , . Следующие источники электростатического шума являются общими при работе с системами сбора данных:

• Кабели двигателя частотно-регулируемого привода (ЧРП)
• Проводники импульсного источника питания
• Люминесцентные лампы
• Подшипники с визгом

Электромагнитный шум: Ток будет индуцироваться в проводнике при воздействии изменяющегося во времени магнитного поля.Обычно это называется индуктивно-связанным шумом , . Ниже перечислены распространенные источники электромагнитного шума:

• Кабели двигателя ЧРП
• Кабели питания переменного тока
• Проводники импульсного источника питания
• Электромагнитные контакторы
• Контуры заземления

1. Экранированные кабели

Правильное использование экранированных кабелей в системе сбора данных поможет минимизировать электростатический шум в обычном режиме.Теоретически, когда экран окружает сигнальный провод (а), сигнальный провод будет емкостным образом соединяться с экраном, но не может емкостным образом соединяться с любыми проводниками за пределами экрана. Теперь это работает в обоих направлениях и может использоваться для предотвращения попадания электростатического шума в проводники внутри экранированного кабеля, но также может использоваться для удержания электростатического шума внутри экрана.

Как правило, все измерительные сигналы должны быть подключены к системе с помощью экранированных кабелей, но также важно использовать экранированные кабели на силовых кабелях в системе, которые содержат сигналы с высокочастотными сигналами, изменяющимися во времени, чтобы минимизировать их влияние на другие части системы.Обычно сюда входят устройства, которые управляются сигналами с широтно-импульсной модуляцией, такие как кабели, соединяющие частотно-регулируемые приводы с соответствующими двигателями, соленоиды, которые переключаются во время сбора данных, и соленоиды, которые управляются сигналами ШИМ. должен гарантировать, что экран правильно заделан.

Как правило, только один конец экранированного шунта завершается и заканчивается опорным потенциалом нулевого сигнала (общим) для сигналов, содержащихся внутри экрана.В особых случаях экраны могут быть заделаны на обоих концах, но необходимо следить за тем, чтобы не было разницы потенциалов между обоими концами экрана, потому что в противном случае будет наведен контур заземления.

2. Кабели витой пары

Использование кабелей витой пары поможет устранить шум нормального режима, поскольку каждый из проводников в паре в равной степени подвержен воздействию любых источников электростатического и / или электромагнитного шума.

также помогают минимизировать магнитное поле, создаваемое током в проводниках.Каждый проводник в паре проводит один и тот же ток, за исключением противоположных направлений; поэтому магнитные поля проводников нейтрализуют друг друга.

3. Изоляция сигналов

Некоторым системам требуется несколько заземляющих плоскостей либо из-за физического размера системы, либо для того, чтобы изолировать зашумленные устройства от системы сбора данных. Важно убедиться, что сигнальная проводка не создает обратного пути между двумя плоскостями заземления с разными потенциалами относительно земли, создавая так называемый контур заземления.

Необходимо обеспечить изоляцию любого устройства, которое может создать контур заземления. Можно приобрести модули сбора данных со встроенной изоляцией или можно использовать внешнее устройство. Необходимо позаботиться о том, чтобы устройство могло работать с разностью потенциалов между двумя заземляющими поверхностями и чтобы изолятор имел достаточную полосу пропускания для изоляции аналоговых сигналов.

4. Дифференциальные измерения

Как правило, лучше всего проектировать систему сбора данных, используя, где это возможно, дифференциальные измерения.Дифференциальные измерения помогут устранить любые синфазные помехи и в полной мере используют кабели с витой парой.

Теоретически дифференциальное измерение устранит любые помехи синфазного шума, но в реальных приложениях это не совсем так. Коэффициент подавления синфазного сигнала (CMRR) дифференциального усилителя можно использовать для определения того, сколько ошибок вносят синфазные напряжения, и он будет варьироваться в зависимости от частоты. Чем выше CMRR, тем лучше, при идеальном усилителе с бесконечным CMRR.Типичные инструментальные усилители имеют CMRR от 70 дБ до 120 дБ при 60 Гц.

При работе с высокоскоростными дифференциальными цифровыми сигналами (например, RS-485, Ethernet и т. Д.) Важно выбрать кабель с надлежащим импедансом, чтобы сигнал передавался с максимальной мощностью. Кабель с неправильным импедансом вызовет округление плеч прямоугольной формы и увеличит вероятность ошибок при передаче.

5. Заземление

Надлежащее заземление и заземление на этапах проектирования и установки имеют важное значение для снижения нежелательных шумов в системе сбора данных.Установка заземляющего слоя может помочь уменьшить шум и гарантировать, что все цепи в системе имеют одинаковый опорный потенциал для сравнения различных сигналов и напряжений. Эта земляная поверхность кажется большинству сигналов бесконечным потенциалом земли, где каждая точка на ее поверхности имеет одинаковый потенциал для всех частот.

Все заземления предназначены для создания обратного пути при замыкании на землю с низким сопротивлением к источнику питания, который необходим для срабатывания устройства максимальной токовой защиты.Чтобы выполнить заземление всех компонентов, кабели и аксессуары, используемые для сбора данных, эффективно подключаются к заземляющей пластине, которая затем подключается к заземлению системы, чтобы обеспечить обратный путь для любых замыканий на землю. Это также обеспечивает нулевой опорный потенциал для минимизации электрических шумов от высокочастотных источников РЧ.

6. Разводка проводов

Необходимо учитывать прокладку проводов, чтобы не допустить воздействия высокого напряжения питания и шума проводки двигателя на низковольтные входы / выходы и сигнальную проводку.Разделение сигнальных проводов от переменного тока и «грязного» питания (например, от частотно-регулируемого привода или сервопривода) имеет важное значение для хорошей целостности сигнала. Это может быть достигнуто путем отделения проводов низкого напряжения от высоковольтных проводов через свободный воздух с использованием отдельных трубопроводов или разделителей лотков, стальных разделительных панелей и специальных каналов, специально разработанных для этой цели. Следует минимизировать параллельные и перекрывающиеся участки проводки смешанной категории, а кабели должны пересекаться под прямым углом.

7.Фильтры сглаживания

При определении частоты дискретизации для системы сбора данных частота дискретизации должна быть как минимум вдвое выше максимальной частоты, представляющей интерес, согласно теореме Найквиста. Для предотвращения наложения спектров необходимо убедиться, что сигнал не содержит частот выше половины частоты дискретизации. Фильтры сглаживания могут быть реализованы либо программно с использованием передискретизации, либо во внешнем интерфейсе модуля сбора данных.

Фильтры сглаживания не только уменьшают возможность сглаживания, но также удаляют шум на частотах выше частоты среза фильтра сглаживания.

8. Особенности

Есть много дополнительных соображений, которые могут помочь определить опытные консультанты и поставщики. Датчики и другие электрические компоненты часто имеют специальные инструкции, которые необходимо соблюдать. Один из примеров, который мы часто видим, — это то, что приводы переменного тока требуют особого внимания к заземлению и экранированию соответствующих кабелей для эффективного снижения шума, создаваемого приводом. Кабель двигателя должен быть экранирован, а провода заземления должны быть заземлены как на клеммах заземления привода, так и на клеммной коробке двигателя.Кабели двигателей для двигателей мощностью более 30 кВт (40 л.с.) требуют симметрично расположенных заземляющих проводов в кабеле для оптимальных электрических характеристик. Экранирование кабеля двигателя также должно быть заземлено как со стороны двигателя, так и со стороны привода, используя метод экранирования на 360 градусов. Хороший поставщик должен быть в состоянии помочь определить эти соображения в процессе покупки, но следует обратить внимание на документацию, поставляемую с деталями.

Каждая система индивидуальна, поэтому может потребоваться более глубокое изучение каждой проблемы шума для вашего конкретного приложения, чтобы эффективно уменьшить или устранить проблему шума.Многие проблемы с испытательным оборудованием можно учесть заранее, если ваша команда разработчиков имеет необходимый опыт и понимает ваши конечные цели. Это гораздо более рентабельно и дает лучшие результаты, чем их исправление во время отладки. Поговорите с сотрудником Genuen сегодня, чтобы узнать, как мы можем помочь вам в разработке вашей следующей системы.

Стивен Шремс, старший инженер проекта, Genuen

Следующие шаги

Испытательные ячейки в реальном времени охватывают широкий спектр приложений, от простых динамометров до сложных многоосных сервогидравлических симуляторов.Целью всех этих тестовых систем является приложение нагрузки или напряжения к тестируемому устройству (DUT) для проверки его производительности. Результаты показывают такие характеристики DUT, как эффективность, долговечность и эксплуатационные ограничения.

В нашем техническом документе «Управление в реальном времени в приложениях испытательных ячеек» обсуждаются основные требования к управлению в реальном времени, необходимые для приложений тестовых ячеек в реальном времени.

Меры контроля: Ответы по охране труда

Воздействие шума может быть уменьшено путем устранения источника шума (если возможно), замены источника более тихим, внесения технических изменений, использования административного контроля и использования средств защиты.

Лучший способ снизить воздействие шума — это спроектировать его на стадии проектирования. Что касается оборудования, всегда старайтесь выбирать функции, которые снизят уровень шума до минимально приемлемого уровня. Что касается новых установок, выбирайте бесшумное оборудование, придерживайтесь политики закупок, которая предусматривает приобретение бесшумного оборудования, и устраняйте конструктивные недостатки, которые могут усилить шум.

Технические модификации, те изменения, которые влияют на источник или путь звука, являются предпочтительными методами контроля шума на уже установленных рабочих местах, где защита от шума не была учтена на стадии проектирования.Принято считать, что решения, управляющие источником, более экономичны, чем решения, управляющие шумом на пути следования. См. Примеры инженерных решений ниже.

Административный контроль (например, сокращение продолжительности рабочего времени, необходимого для работы в шумной зоне) и использование средств индивидуальной защиты (СИЗ) — это меры по снижению уровня шума на рабочем месте. В зависимости от типа и уровня шума; количество рабочих, подвергаемых воздействию, и тип работ, а также технический контроль не всегда могут рассматриваться как разумные решения.Если облучение не оправдывает применение более дорогих решений, можно рассмотреть комбинацию административного контроля (ограничение продолжительности воздействия) и средств индивидуальной защиты. Однако мы должны помнить, что административные меры и использование СИЗ могут оказаться неэффективными для защиты работников (например, СИЗ могут быть использованы неправильно или не могут использоваться вообще; административный контроль может не выполняться и т. Д.) . Использование СИЗ должно быть последним средством контроля воздействия шума.Для получения информации о средствах защиты слуха, пожалуйста, обратитесь к нашему информационному бюллетеню «Ответы по охране труда на средства защиты органов слуха».

Краткий обзор методов шумоподавления изображения | Визуальные вычисления для промышленности, биомедицины и искусства

Методы пространственной области направлены на удаление шума путем вычисления значения серого для каждого пикселя на основе корреляции между пикселями / участками изображения в исходном изображении [8]. В общем, методы пространственной области можно разделить на две категории: методы фильтрации в пространственной области и вариационные методы шумоподавления.

Фильтрация в пространственной области

Так как фильтрация является основным средством обработки изображения, большое количество пространственных фильтров было применено для шумоподавления изображения [9,10,11,12,13,14,15,16,17,18, 19], которые можно разделить на два типа: линейные фильтры и нелинейные фильтры.

Первоначально линейные фильтры применялись для удаления шума в пространственной области, но они не смогли сохранить текстуры изображения. Фильтрация средних значений [14] была принята для уменьшения гауссовского шума, однако она может чрезмерно сглаживать изображения с высоким уровнем шума [15].Чтобы преодолеть этот недостаток, дополнительно была использована фильтрация Винера [16, 17], но она также может легко размыть резкие края. Используя нелинейные фильтры, такие как медианная фильтрация [14, 18] и взвешенная медианная фильтрация [19], шум можно подавить без какой-либо идентификации. Как нелинейный сглаживающий фильтр с сохранением границ и уменьшением шума, двусторонняя фильтрация [10] широко используется для уменьшения шума изображения. Значение интенсивности каждого пикселя заменяется средневзвешенным значением интенсивности из соседних пикселей.Одной из проблем, связанных с двусторонним фильтром, является его эффективность. Реализация грубой силы занимает время O (N r ² ), что недопустимо велико, когда радиус ядра r велик.

Пространственные фильтры используют фильтрацию нижних частот на группах пикселей с утверждением, что шум занимает более высокую область частотного спектра. Обычно пространственные фильтры в разумной степени устраняют шум, но за счет размытия изображения, которое, в свою очередь, теряет резкие края.

Вариационные методы шумоподавления

Существующие методы шумоподавления используют априорные значения изображения и минимизируют функцию энергии E для вычисления шумоподавленного изображения \ (\ hat {x} \). Сначала мы получаем функцию E из зашумленного изображения y , а затем меньшее число соответствует изображению без шума посредством процедуры отображения. Затем мы можем определить изображение с шумоподавлением \ (\ hat {x} \) путем минимизации E:

$$ \ hat {x} \ in \ arg \ underset {x} {\ min} \ mathrm {E} (x ) $$

(2)

Мотивация для вариационных методов шумоподавления уравнения.(2) — оценка максимальной апостериорной вероятности (MAP). С байесовской точки зрения оценка вероятности MAP x составляет

$$ \ hat {x} = \ arg \ underset {x} {\ max} \ mathrm {P} \ left (x \ left | y \ right . \ right) = \ arg \ underset {x} {\ max} \ frac {\ mathrm {P} \ left (y \ left | x \ right. \ right. \ right) \ mathrm {P} (x)} {\ mathrm {P} (y)} $$

(3)

, которое можно эквивалентно сформулировать как

$$ \ hat {x} = \ arg \ underset {x} {\ max} \ log \ mathrm {P} \ left (y \ left | x \ right.2 \) — это термин точности данных, который обозначает разницу между исходным и зашумленным изображениями. R (x) = — logP (x) обозначает член регуляризации, а λ — параметр регуляризации. Для вариационных методов шумоподавления ключевым моментом является поиск подходящего предварительного изображения (R ( x )). Успешные предшествующие модели включают априоры градиента, априоры нелокального самоподобия (NSS), разреженные априоры и априоры низкого ранга.

В оставшейся части этого подраздела суммированы несколько популярных вариационных методов шумоподавления.

Регуляризация полной вариации

Начиная с регуляризации Тихонова [20, 21], преимущества неквадратичных регуляризаций изучаются давно. Хотя метод Тихонова [20, 21] является наиболее простым, в котором R ( x ) минимизируется с помощью нормы L2, он излишне сглаживает детали изображения [22, 23]. Для решения этой проблемы использовались методы на основе анизотропной диффузии [24, 25] для сохранения деталей изображения, тем не менее, края по-прежнему размыты [26, 27].

Между тем, для решения проблемы гладкости была предложена регуляризация на основе полной вариации (TV) [28]. Это наиболее влиятельное исследование в области шумоподавления изображений. Регуляризация телевидения основана на статистическом факте, что естественные изображения локально сглажены, а интенсивность пикселей постепенно меняется в большинстве регионов. Он определяется следующим образом [28]:

$$ {\ mathrm {R}} _ {\ mathrm {TV}} (x) = {\ left \ Vert \ nabla x \ right \ Vert} _1 $$

(6)

, где ∇ x — градиент x .

Он добился большого успеха в шумоподавлении изображений, потому что он может не только эффективно вычислять оптимальное решение, но и сохранять резкие края. Однако у него есть три основных недостатка: текстуры имеют тенденцию к чрезмерному сглаживанию, плоские области аппроксимируются кусочно-постоянной поверхностью, что приводит к эффекту лестницы, а изображение страдает потерей контраста [29,30,31,32].

Для повышения производительности модели регуляризации на основе телевидения были проведены обширные исследования по сглаживанию изображений с использованием уравнений в частных производных [33,34,35,36].Например, Beck et al. [36] предложил быстрый градиентный метод для TV с ограничениями, который является общей основой для покрытия других типов негладких регуляризаторов. Хотя он улучшает значения пикового отношения сигнал / шум (PSNR), он учитывает только локальные характеристики изображения.

Нелокальная регуляризация

Хотя методы локального шумоподавления имеют низкую временную сложность, производительность этих методов ограничена при высоком уровне шума. Причина этого в том, что корреляции соседних пикселей серьезно нарушаются шумом высокого уровня.В последнее время некоторые методы применяли NSS Prior [37]. Это связано с тем, что изображения содержат обширные похожие участки в разных местах. Новаторская работа по нелокальным средствам (NLM) [38] использовала взвешенную фильтрацию NSS до достижения шумоподавления изображения, что является наиболее заметным улучшением для проблемы шумоподавления изображения. Его основная идея состоит в том, чтобы построить точечную оценку изображения, где каждый пиксель получается как средневзвешенное значение пикселей с центром в областях, аналогичных области с центром в оцениваемом пикселе.Для данного пикселя x _i в изображении x NLM ( x _i ) указывает значение, отфильтрованное NLM. Пусть x _i и x _j будут фрагментами изображения с центром x _i и x _{j соответственно. Пусть w i , j будет весом x j до x i , который вычисляется.2} {h} \ right) $$}

(7)

, где c _i обозначает коэффициент нормализации, а h указывает параметр фильтра. В отличие от методов локального шумоподавления, NLM может в полной мере использовать информацию, предоставляемую данными изображениями, которые могут быть устойчивыми к шуму. С тех пор было предложено много улучшенных версий. Некоторые исследования сосредоточены на ускорении алгоритма [39,40,41,42,43,44], в то время как другие сосредоточены на том, как повысить производительность алгоритма [45,46,47].2 $$

(8)

, где κ _i и w _i обозначают векторы-столбцы; первый содержит центральные пиксели около x _i , а последний содержит все соответствующие веса w _{i , j} .

В настоящее время большинство исследований шумоподавления изображений переместилось с локальных методов на нелокальные [50,51,52,53,54,55].Например, расширения нелокальных методов для регуляризации телевидения были предложены в исх. [37, 56]. Принимая во внимание соответствующие достоинства методов TV и NLM, была предложена адаптивная регуляризация NLM (R-NL) [56] для объединения NLM с регуляризацией TV. Результаты показали, что комбинация этих двух моделей успешно устраняет шум. Тем не менее, структурная информация плохо сохраняется этими методами, что ухудшает качество визуального изображения. Более того, дальнейшие заметные расширения и улучшения методов NSS основаны на изучении вероятности появления пятен изображения [57] и использовании свойства низкого ранга с помощью взвешенной минимизации ядерной нормы (WNNM) [58, 59].

Разреженное представление

Разреженное представление просто требует, чтобы каждый фрагмент изображения мог быть представлен как линейная комбинация нескольких фрагментов из переполненного словаря [12, 60]. Многие современные методы шумоподавления используют разреженность естественных изображений.

Методы на основе разреженного представления кодируют изображение по сверхполному словарю D с регуляризацией разреженности L1-нормы на векторе кодирования, т. Е. \ (\ Underset {\ boldsymbol {\ upalpha}} {\ min} {\ слева \ Vert \ boldsymbol {\ upalpha} \ right \ Vert} _1 \ s.2+ \ lambda {\ left \ Vert \ boldsymbol {\ alpha} \ right \ Vert} _1 $$

(9)

, где α — матрица, содержащая векторы разреженных коэффициентов. Уравнение (9) превращает оценку x в уравнение. (5) в α .

В качестве метода обучения по словарю модель разреженного представления может быть изучена из набора данных, а также из самого изображения с помощью алгоритма K-сингулярного разложения (K-SVD) [61, 62]. 2 + \ sum \ limits_i {\ mu} _i {\ left \ Vert {\ alpha} _i \ right \ Vert} _1 $$

(10)

, где R _i — патч извлечения матрицы x _i из изображения x в местоположении i .

Поскольку изученные словари могут более гибко представлять структуры изображений [63], модели разреженного представления с изученными словарями работают лучше, чем разработанные словари. Как показано в исх. [61], словарь K-SVD обеспечивает на 1-2 дБ лучше для скоростей передачи данных менее 1,5 бит на пиксель (где верна модель разреженности) по сравнению со всеми другими словарями. Однако все методы в этой категории являются локальными, что означает, что они игнорируют корреляцию между нелокальной информацией изображения.В случае сильного шума местная информация серьезно искажается, и шумоподавление неэффективно.

В сочетании с предшествующей NSS [37], разреженность от свойств самоподобия естественных изображений, которая привлекла значительное внимание в сообществе обработки изображений, широко применяется для шумоподавления изображений [64,65,66]. 2} {h} \ right) \), \ ({\ hat {\ boldsymbol {x}} } _i \) — это оценка x _i , а \ ({\ hat {\ boldsymbol {x}}} _ {i, q} \) — нелокальные исправления, похожие на \ ({\ hat {\ boldsymbol {x}}} _ i \) в окне поиска S _i .

Модель NCSR естественным образом интегрирует NSS в структуру разреженного представления, и в настоящее время это один из наиболее часто рассматриваемых методов шумоподавления изображений. Как упоминалось в исх. [66] NCSR очень эффективен при реконструкции как гладких, так и текстурированных областей. Несмотря на успешное сочетание двух вышеупомянутых методов, итеративное изучение словаря и нелокальные оценки неизвестных разреженных коэффициентов делают этот алгоритм требовательным с вычислительной точки зрения, что в значительной степени ограничивает его применимость во многих приложениях.

Минимизация с низким рангом

В отличие от модели разреженного представления, эта модель с низким рангом форматирует аналогичные фрагменты в виде матрицы. Каждый столбец этой матрицы представляет собой растянутый вектор фрагмента. Используя априор низкого ранга матрицы, эта модель может эффективно уменьшить шум в изображении [67, 68]. Метод низкого ранга впервые появился в области заполнения матриц, и он добился больших успехов под руководством Cand \ (\ overset {`} {\ mathrm {e}} \) s и Ma [69]. В последние годы модель низкого ранга достигла хороших результатов шумоподавления, в результате чего методы шумоподавления низкого ранга стали изучаться все чаще.

Низкоранговые подходы для восстановления зашумленных данных можно разделить на две категории: методы, основанные на факторизации матрицы низкого ранга (ссылки [70,71,72,73,74,75,76,77,78]) и основанные на минимизации ядерной нормы (NNM, ссылка [58, 59, 79, 80]).

Методы первой категории обычно аппроксимируют заданную матрицу данных как произведение двух матриц фиксированного низкого ранга. Например, в исх. [70, 71] был предложен алгоритм шумоподавления видео, основанный на восстановлении матрицы низкого ранга.В этих методах аналогичные фрагменты разлагаются с помощью низкоранговой декомпозиции для удаления шума из видео. Ref. [72] предложил алгоритм шумоподавления изображения, основанный на восстановлении матрицы низкого ранга, и получил хорошие результаты. В исх. В [73] был предложен гибридный алгоритм удаления шума, основанный на восстановлении матрицы низкого ранга. Донг и др. [74] предложили метод низкого ранга на основе SVD для моделирования разреженного представления нелокально похожих участков изображения. В этом методе для удаления шума использовалось сжатие итераций единственного значения в структуре BayesShrink.Основное ограничение этих методов заключается в том, что ранг должен быть указан в качестве входных данных, а слишком низкие или слишком высокие значения приведут к потере деталей или сохранению шума, соответственно.

Минимизация низкого ранга — это сложная задача невыпуклых недетерминированных полиномов (NP) [63]. В качестве альтернативы, методы, основанные на NNM, стремятся найти приближение с наименьшим рангом X наблюдаемой матрицы Y . 2 \) обозначает норму Фробениуса, а ядерная норма \ ({\ left \ Vert \ boldsymbol {X} \ right \ Vert} _ { \ ast} = \ sum \ limits_i {\ left \ Vert {\ sigma} _i \ left (\ boldsymbol {X} \ right) \ right \ Vert} _1 \), где σ _i ( X ) — это i -ое сингулярное значение X .{\ mathrm {T}} $$

(14)

, где Y = UΣV ^T — SVD для Y и S _λ ( Σ ) = max ( Σ Σ I , 0) — оператор пороговой обработки сингулярного значения. Для NNM [80] веса каждого сингулярного значения равны, и один и тот же порог применяется к каждому сингулярному значению, однако разные сингулярные значения имеют разные уровни важности.

Следовательно, на основе NNM, Gu et al. [58, 59] предложили модель WNNM, которая может адаптивно присваивать веса сингулярным значениям разного размера и удалять их с помощью метода мягкого порога. 2 + {\ left \ Vert \ boldsymbol {X} \ right \ Vert} _ {\ boldsymbol {w}, \ ast} $$

(15)

где \ ({\ left \ Vert \ boldsymbol {X} \ right \ Vert} _ {\ boldsymbol {w}, \ ast} = \ sum \ limits_i {\ left \ Vert {w} _i {\ sigma} _i \ left (\ boldsymbol {X} \ right) \ right \ Vert} _1 \) — взвешенная ядерная норма X.{\ mathrm {T}} $$

(16)

, где S _w ( Σ ) = max ( Σ — Diag ( w ), 0).

Из исх. [58], мы знаем, что WNNM обеспечивает улучшенные характеристики шумоподавления и более устойчив к уровню шума, чем другие NNM. Кроме того, теория низкого ранга широко использовалась в искусственном интеллекте, обработке изображений, распознавании образов, компьютерном зрении и других областях [63].Хотя большинство методов минимизации низкого ранга (особенно метод WNNM) превосходят предыдущие методы шумоподавления, вычислительные затраты на этапе итеративного повышения являются относительно высокими.