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1.
3.
通过在空间光调制器(SLM)上加载相位图或通过光刻加工微型圆锥状结构可以产生贝塞尔光束阵列。然而,典型空间光调制器具有比波长大一个数量级的像素尺寸,这限制了相位梯度的可用范围,用光刻法加工的微型锥透镜的顶端不是标准的圆锥,这影响了贝塞尔光束的质量。为了克服这些缺点,将复杂的相位图加载到电介质超表面上,设计了一种可以产生阵列贝塞尔光束(在波长700 nm处,NA=0.3)的超表面器件。该器件可以宽波段工作,其单元结构在波长580~800 nm范围内的偏振转换效率均超过57%。利用时域有限差分算法(FDTD)对该器件(厚度为380 nm,直径仅为40 μm)进行了仿真,所产生的阵列光束都垂直于超表面器件。所提出的阵列贝塞尔光束发生器具有纳米级别的厚度和几十微米的直径,这对于未来的集成光学领域具有很大的应用前景。 相似文献
4.
5.
建立高效液相色谱-二极管阵列检测器法测定青霉素亚砜酯的含量。采用Agilent Eclipse Plus C18(3.0 mm×100 mm, 3.5μm)色谱柱;柱温30℃;以25 mmol·L~(-1)的醋酸铵水溶液(A)-乙腈(B)为流动相进行梯度洗脱;流速为0.5 mL·min~(-1);检测波长267 nm。青霉素亚砜酯在0.01~0.80 mg·mL-1(R~2=0.999 9)范围内线性较好,精密度RSD为0.15%。方法操作简单,结果准确,特异性强,稳定性好,适用于青霉素亚砜酯的含量测定。 相似文献
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7.
通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。 相似文献
9.
片上网络(NoC)路由单元共享输入缓存区,只允许顺序访问数据,使片上通信的速度和效率受到限制。为提高NoC的并行性,提出一种基于虚拟冲突阵列的路由单元体系结构。在数据进入路由单元流水线之前,在虚拟冲突阵列中对串行的数据请求进行部分消除,以降低路由单元流水线的传输数据量,提高系统的并行性。实验结果表明,与传统虚拟通道路由单元相比,引入虚拟冲突阵列的路由单元能够有效缩短路由延迟。 相似文献
10.
三维合成孔径雷达(3D-SAR)能够获取观测场景目标的三维分辨,解决传统二维合成孔径雷达的叠掩、阴影等问题。不同于现有的3D-SAR成像几何,本文设计了一种新的基于弧形曲面几何的三维合成孔径雷达系统模型。相比于现有的3D-SAR成像系统,该系统能够利用弧形天线阵列实现高效的数据采集和宽视角三维成像。然后针对所设计的弧形阵列3D-SAR系统,本文提出了一种应用于调频连续波信号的波数域三维成像处理算法,通过波数域卷积及插值变换,避免了距离近似等产生的相位误差,从而实现对目标的精准聚焦。最后,通过进行计算机单点目标仿真与多目标仿真,并将仿真结果与后向投影算法的结果进行对比,验证了本文所设计系统模型的有效性及提出算法的良好成像性能。 相似文献