論文の概要: Effective statistical fringe removal algorithm for high-sensitivity imaging of ultracold atoms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10053v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 03:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 05:26:15.595146
• Title: Effective statistical fringe removal algorithm for high-sensitivity imaging of ultracold atoms
• Title（参考訳）: 超低温原子の高感度イメージングに有効な統計的フリンジ除去アルゴリズム
• Authors: Bo Song, Chengdong He, Zejian Ren, Entong Zhao, Jeongwon Lee and Gyu-Boong Jo
• Abstract要約: 超低温原子の吸収イメージングのための高度な外周除去アルゴリズムを示す。 少数のサンプル画像を用いて、不要なフリンジパターンを効率的に抑制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4521385239788813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-sensitivity imaging of ultracold atoms is often challenging when interference patterns are imprinted on the imaging light. Such image noises result in low signal-to-noise ratio and limit the capability to extract subtle physical quantities. Here we demonstrate an advanced fringe removal algorithm for absorption imaging of ultracold atoms, which efficiently suppresses unwanted fringe patterns using a small number of sample images without taking additional reference images. The protocol is based on an image decomposition and projection method with an extended image basis. We apply this scheme to raw absorption images of degenerate Fermi gases for the measurement of atomic density fluctuations and temperatures. The quantitative analysis shows that image noises can be efficiently removed with only tens of reference images, which manifests the efficiency of our protocol. Our algorithm would be of particular interest for the quantum emulation experiments in which several physical parameters need to be scanned within a limited time duration.
• Abstract（参考訳）: 超低温原子の高感度イメージングは、イメージング光に干渉パターンをインプリントする場合にしばしば難しい。 このような画像ノイズは信号対雑音比を低くし、微妙な物理量の抽出能力を制限する。 ここでは,超低温原子の吸収イメージングのための高度なフランジ除去アルゴリズムについて述べる。これは,少数のサンプル画像を用いて,追加の参照画像を取ることなく,不要なフランジパターンを効率的に抑制する。 このプロトコルは、拡張された画像ベースによる画像分解および投影法に基づいている。 本手法を縮退したフェルミガスの生吸収画像に適用し,原子密度変動と温度の測定を行う。 定量的解析により,数十枚の参照画像で画像ノイズを効率的に除去できることが示され,プロトコルの効率性が示された。 我々のアルゴリズムは、いくつかの物理パラメータを限られた時間内にスキャンする必要がある量子エミュレーション実験に特に興味を持つだろう。

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