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用眼睛或相机观察一个物体时，我们可以自动收集足够的可见光，从而将我们所看到的东西形成一个清晰的图像。
然而，要想在光照较弱的地方拍到照片，甚至给不可见的红外或远红外波长发出的现象拍到图片，科学家们需要更灵敏的工具。现在，他们在空间域开发了单像素成像，即将尽可能多的光子打包到单像素探测器上，然后使用计算算法创建一个图像。
同样，在时域中，如果未知的超快信号很弱，或处于红外或远红外波长中，单像素成像对其进行可视化的能力就会降低。基于光脉冲的时空二重性，罗切斯特大学的研究人员开发了一种时域单像素成像技术，该技术解决了这一问题。检测5飞焦耳的超快光脉冲，时间采样最快达到16飞秒。这种时域类比的单像素成像比空间类的相比更具优势，比如良好的测量效率和高灵敏度等。
主要作者、罗切斯特大学光学专业的博士生Jiapeng Zhao说，经证实，使用这种技术的卷积神经网络识别样本的准确率达到97.5%。这项技术还可以创建计算高光谱成像系统。该系统可以大大加快宽频带图像的检测和分析速度，这可能对医疗应用有重要意义。医生可以通过该技术检测人体组织中发出的不同波长的不可见光，从而测出诸如高血压之类的疾病。
该研究论文题为'Compressive ultrafast pulse measurement via time-domain single-pixel imaging'，已发表在Optica期刊上。主要作者为Jiapeng Zhao。
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