支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

ArF光刻机偏振照明系统中需要采用偏振器件（沃拉斯顿棱镜），根据传统技术选用在193 nm波长透明材料设计沃拉斯顿棱镜，其分束角较小，或者分束角大时棱镜较长。为了解决这些实际问题，利用折射定律分析推导了由正晶体构成沃拉斯顿棱镜的分束角公式，还分析推导了由两种正晶体构成沃拉斯顿棱镜的分束角公式。经过分析比较，由两种正晶体构成沃拉斯顿棱镜的分束角比由单一正晶体构成沃拉斯顿棱镜有较大的提高。设计了一种用于193 nm波长的分束角达到约10°的偏振分光沃拉斯顿棱镜，另外还设计了一种用于193 nm波长的仅仅输出一束线偏振光的沃拉斯顿棱镜。这两种棱镜采用两种正晶体制作，棱镜长度适中，有利于偏振照明系统装置整体的紧凑化。

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在现代电子战环境中，信号一般都具有密集化、复杂化的特点，而且占用的频谱越来越宽，从而对宽带数字信道化接收机准确接收信号提出了更高的要求。一般的多相滤波器在监视整个频段时，由于相邻信道间往往会存在盲区，有可能丢失信号。而改进后的无盲区多相滤波器的信道数与抽取倍数不再相等。一般的旋转开关方法实现延迟和抽取只适用于信道数与抽取倍数相等的情况，而无法适应改进后的算法。但是，信道数和抽取因子之间往往存在倍数关系。本文正是利用这一关系解决了延迟与抽取的问题，并完成了整个复多相滤波器的FPGA设计。

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