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沈宇动态
监控摄像头输出信号的物理分布
我们在MIRC-X仪器中实现了电子雪崩光电二极管（E-APD），该仪器在Chara阵列上升级了6个TeleScope近红外成像仪MIRC。该技术应提高近红外干涉法的灵敏度。我们首先使用经典的均值变异分析来衡量系统的增益和扩增增益。然后，我们开发了相机输出信号的统计分布的物理模型。该模型基于泊松统计量的多个卷积，内在的雪崩增益分布以及观察到的背景信号的分布。
在低通量水平下，该模型可以独立地约束入射照明水平，总增益和扩增的多余噪声因子。我们的总传输量为$ 48 \\ pm3 \\％$，包括冷滤器和量子效率。我们测量的系统增益为0.49 adu/e，读取噪声为$ 10 $ adu，放大速度高达200。两种方法之间这些结果是一致的，因此验证了我们的建模方法。基于建模的多余噪声因子为$ 1.47 \\ pm0.03 $，没有明显的依赖性，而通量水平或扩增增益。提出的模型允许在低通量水平上测量E-APD阵列的特性，而不是预先存在的校准。
凭借$ <0.3 $ \\，电子等效读数噪声以kilohertz帧速率，我们确认相机在野餐或夏威夷技术方面的革命性表演。但是，测得的多余噪声因子显着高于文献中声称的噪声因子（$ <$ 1.25），并解释了为什么计数多个光子在此相机中仍然具有挑战性。 我一直对摄影感兴趣，当我第一次看到“钥匙链数码相机”的广告时，我必须得到一张。实际上，我得到了两个，因为它们很便宜且很小，以至于我认为我会丢失一个。与它们一起玩了一段时间后，我决定看看是否可以让一个适合公园的电动R/C飞机或模型火箭。相机的大小和重量是合适的，但旨在在您的手中进行操作，而不是远程或自动。由于我只投资了25.00美元，因此我着手解剖它以将其转变为序列摄像机。
在低通量水平下，该模型可以独立地约束入射照明水平，总增益和扩增的多余噪声因子。我们的总传输量为$ 48 \\ pm3 \\％$，包括冷滤器和量子效率。我们测量的系统增益为0.49 adu/e，读取噪声为$ 10 $ adu，放大速度高达200。两种方法之间这些结果是一致的，因此验证了我们的建模方法。基于建模的多余噪声因子为$ 1.47 \\ pm0.03 $，没有明显的依赖性，而通量水平或扩增增益。提出的模型允许在低通量水平上测量E-APD阵列的特性，而不是预先存在的校准。
凭借$ <0.3 $ \\，电子等效读数噪声以kilohertz帧速率，我们确认相机在野餐或夏威夷技术方面的革命性表演。但是，测得的多余噪声因子显着高于文献中声称的噪声因子（$ <$ 1.25），并解释了为什么计数多个光子在此相机中仍然具有挑战性。 我一直对摄影感兴趣，当我第一次看到“钥匙链数码相机”的广告时，我必须得到一张。实际上，我得到了两个，因为它们很便宜且很小，以至于我认为我会丢失一个。与它们一起玩了一段时间后，我决定看看是否可以让一个适合公园的电动R/C飞机或模型火箭。相机的大小和重量是合适的，但旨在在您的手中进行操作，而不是远程或自动。由于我只投资了25.00美元，因此我着手解剖它以将其转变为序列摄像机。
