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像差校正在透射电子显微镜中的实现不仅提高了高分辨透射电镜的分辨率,也使人们得以直接测量材料中的原子构型。二十面体是金属与合金催化剂颗粒所具有的一种典型的结构形式,可看作由二十个四面体组成多重孪晶结构。它们在任何一个方向的投影都是两个或更多四面体的叠加,这使得它们的高分辨图像的解释变得困难。本研究构建了9种不同条件下的二十面体小颗粒模型,利用多片层法模拟颗粒的高分辨透射电子显微图像。通过对比高分辨电镜模拟像的定量分析结果与相应的结构模型,结果表明要获得精确的定量分析结果,有必要选择合适的分析区域。在特定区域,晶面间距的测量误差约2%~4%;而在其它区域,误差可达8%~10%。 相似文献
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小粒子结构一直是人们关注的研究热点,上世纪70年代运用暗场像技术发现了具有多重孪晶结构的正二十面体和正十面体结构.近年来,人们已经能够合成直径只有几纳米、结构复杂的纳米粒子,传统的高分辨像和衍射等方法难以获得这些纳米粒子的结构.本文以直径约6nm的FePt粒子为研究对象,通过系列欠焦像波函数重构获得了该粒子亚埃分辨率高分辨相位像,并对该相位像进行了数字暗场像分析研究,通过结构重构并结合高分辨像模拟测定该粒子具有二十面体结构,为确定具有复杂结构的纳米粒子结构提供了一种新途径. 相似文献
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在二十面体准晶i-AlCuFeB颗粒增强的Al基复合材料[Al/(AlCuFeB)p]中发现了AlCuFe二十面体准晶的一种新的大单胞晶态近似相.分别用透射电镜和高分辨电镜对此近似相进行了分析,确定其结构为B心正交,其点阵常数是a=1.166 nm,b=1.195 nm及c=3.44 nm.高分辨像还进一步给出了该相在一个伪5次轴晶面内的原子团排列情况. 相似文献
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通过分子动力学计算,得到了所有∑<50和两个具有代表性的∑<50沿[0001]了向h.c.p.Ti中的晶界结构。在所有对应最低能量的组态结构中,界面都是由完好区和具有一定几何构型的位借核所构成,位借核对应的几何单元只有两种型态,一种是四面体结构,另一种是三个并联的四面体,分别被定义为T单元和A单元。 相似文献
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如何简化大规模数据集的几何和拓扑形状以便达到实时显示和绘制的目的,已经越来越引起人们的重视.本文提出一种基于面删除的四面体网格简化新算法.通过对网格中的所有三角形定义其删除的优先级别,删除优先级别高的三角形,以简单的几何删除操作来达到四面体网格简化的目的.和已有的方法比较起来,本方法的特点是每一步都有比较高的删除比例,每一次三角形的删除操作可以达到至少8个(2个面邻接四面体,至少6个边邻接四面体)四面体删除,测试模型中最多可以达到13个四面体的删除.本算法保持了边界节点和网格简化后的一致性. 相似文献
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病毒的蛋白质衣壳在病毒颗粒识别受体以及入侵细胞中起到了关键作用,其高分辨结构的解析有利于帮助理解病毒入侵宿主的分子机制,并为对抗病毒的疫苗和药物的设计提供精细的靶点信息。由于正二十面体病毒粒子的高对称性以及其在冷冻电镜照片中远优于蛋白质复合物的衬度,伴随着技术发展,冷冻电镜单颗粒技术率先在一系列直径约70 nm的正二十面体病毒上获得了准原子分辨率结构解析,这些工作不仅揭示了病毒颗粒精细的组装机制,也展示了冷冻电镜解析蛋白质结构的潜力。随着直接电子探测相机的出现,更小的正二十面体以及其它对称性病毒的三维重构分辨率获得显著提升。而埃瓦尔德球矫正算法的发展以及其在病毒重构中的应用使大型正二十面体病毒三维重构突破了分辨率瓶颈,最终实现了准原子分辨率结构解析,在原子尺度展示了极其复杂的大型病毒是如何由成百上千个结构蛋白组装而成。现阶段,冷冻电镜技术正在向原位结构解析方向发展。原位结构解析技术不仅可用于非对称性病毒颗粒上蛋白质的高分辨结构解析,也可以用于研究各种病毒入侵宿主细胞、转录、复制以及病毒颗粒组装、出芽的研究。基于电子断层重构以及亚单位平均的原位结构解析方法展示了其强大的能力,但依然存在着... 相似文献
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本文综述了材料科学中的高分辨电子显微学发展历史、现状与展望。重点讨论了在高分辨电子显微学中能直接观察物质中原子排列的直接成像法 ,能区分原子种类的选择成像法、能量过滤选择成像法和 Z-衬度像 ,能研究物质结构变化动态过程的分辨时间高分辨电子显微学 ,能定量地分析物质结构的定量高分辨电子显微学和遥控电子显微术的发展以及其在材料科学中的应用和展望 相似文献
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近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本文提出一种将多光谱图像(Multispectral image, MS)、全色图像(Panchromatic image, PAN)和合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar, SAR)图像融合的基于Transformer的多源遥感图像语义分割模型Transformer U-Net (TU-Net)。该模型使用通道交换网络(Channel-Exchanging-Network, CEN)对融合支路中的多源遥感特征图进行通道交换,以获得更好的信息互补性,减少数据冗余。同时在特征图拼接后通过带注意力机制的Transformer模块对融合特征图进行全局上下文建模,提取多源遥感图像的全局特征,并以端到端的方式分割多源图像。在MSAW数据集上的训练和验证结果表明,相比目前的多源融合语义分割算法,在F1值和Dice系数上分别提高了3.31%~11.47%和4.87%~8.55%,对建筑物的分割效果提升明显。 相似文献
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深度学习技术的应用给SAR图像目标识别带来了大幅度的性能提升,但其对实际应用中车辆目标局部部件的变化适应能力仍有待加强。利用数据内在先验知识,在高维语义特征中学习其内在的低维子空间结构,可以提升分类模型在车辆目标变体条件下的泛化性能。本文基于目标特征的稀疏性,提出了一种稀疏先验引导卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)学习的SAR目标识别方法(CNN-TDDL)。首先,该方法利用CNN提取SAR图像目标的高维语义特征。其次,通过稀疏先验引导模块,利用特征稀疏性,对目标特征内在的低维子空间结构进行学习。分类任务驱动的字典学习层(Task-Driven Dictionary Learning,TDDL)将目标特征的低维子空间以稀疏编码的形式表示,再利用非负弹性正则网增强了稀疏编码的稳定性,使稀疏编码不仅有效地表征目标的低维子空间结构,并且能够提取更具判别性的类别特征。基于运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)数据集以及仿真和实测配对和标记实验 (Synthetic and Measured Paired and Labeled Experiment,SAMPLE) 数据集的实验表明,相比于传统字典学习方法和典型深度学习方法,CNN-TDDL在MSTAR标准操作条件(Standard Operating Conditions, SOC)下识别精度提升0.85%~5.28%,型号识别精度提升3.97%以上,表现出更好的泛化性能。特征可视化分析表明稀疏先验引导模块显著提升了异类目标特征表示的可分性。 相似文献
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Mg-15.4Gd-1.6Nd合金200℃时效初期的结构分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用高分辨透射电子显微(HRTEM)技术并结合增强漫散射信息的HRTEM像处理分析方法研究了Mg-15.4Gd-1.6Nd(wt.%)合金200℃时效0.5 h后的结构特征。结果表明,合金时效初期的结构表现为稀土(RE)原子再分布形成的各种局域有序结构,其尺寸很小,一般只有几个nm,处于析出相形成的胚芽阶段。这些结构与传统意义上的β″相(DO19结构)有区别,本文称为β″关联相。在原子层次研究了β″关联相的结构,认为其由单层DO19结构、DO19结构和RE原子聚集三种基本的团簇单元组成。并利用高分辨像模拟法和动力学衍射模拟法进行了计算,结果表明本文建立的结构模型是合理的。 相似文献
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在此使用Creator软件建立了带纹理的目标三维模型,以及利用Vega的TMM和MAT工具分别对目标纹理和大气环境进行了建模。基于Vega及其扩展模块远红外传感器仿真模块对红外图像进行了仿真;基于Vega及其扩展模块雷达仿真模块对SAR成像进行了仿真。针对同一场景、同一目标的红外/SAR图像融合过程中存在的图像获取问题,提出一种对同一探测目标的半真实半仿真图像获取方法;使用传感器视效模拟模块进行同一时刻、场景和大气条件下的SAR图像和红外图像仿真。使用Cretor和Vega软件生成红外/SAR图像具有周期短、实时性高的特点,可以很好地解决红外/SAR图像获取难的问题,在军事与民用领域中均有广泛的应用。 相似文献