说明：噪声会恶化数字图像中的插值性能，在插值之前进行去噪是有效的。在本文中，我们提出了一种新的插值框架，其中嵌入了去噪和图像锐化方法。在该框架中，首先使用双边滤波器将图像分解为细节层和基本层，分别表示小尺度和大尺度特征。在插值之前，对细节层进行自适应平滑以抑制噪声，并对两层应用边缘保持插值方法。最后，通过...

插值去噪

说明：CSNIA&S是指对于连续信号，在加入各种不同噪声的况下，进行图像分析和ulink仿真的模块。该模块的作用是通过将不同噪声加入到连续信号中，从而评估信号在实际环境中的表现和性。同时，该模块可以使用图像分析方法来确定信号与噪声之间的关系，并使用Simulink仿真工具来验证模型准确性和可行性。

连续信号 CSNIA&S 叠加噪声 图像分析

说明：报道了在掺钛蓝宝石环形激光器中加入非线性折射率，n2较大的SF-57玻璃形成腔内可控的SPM效应，并引入适当的负GVD，将脉冲宽度从30fs压缩至16fs，相应的脉冲压缩率为47。

掺钛蓝宝石 环形激光器 非线性折射率

说明：自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数...

竞争神经网络 SOM神经网络