提出了利用Mathematica对面天线的矩形口径场的辐射场强进行计算,求出辐射场的解析表达式,利用Mathematica的可视化功能实现辐射场强的可视化。由此可以更加直观地了解这些天线辐射图的规律。通过分析可以发现,利用计算机代数系统Mathematica的函数和软件包可以快速地实现电磁场的可视化。

nerf_pl 更新： （狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 更新：最新的代码（使用最新的库）将更新到分支。 master分支仍然支持colab文件。如果不使用colab，建议切换到dev分支。 目前只会考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone:（实时演示！） 使用pytorch（ ）非官方实现 （神经辐射场）。这个仓库不是以重现性为目标，而是旨在提供一个更简单，更快速的培训过程（也就是带有详细注释的更简单的代码，以帮助您理解工作）。此外，我尝试通过将此算法集成到Unity等游戏引擎中来扩展更多的机会。 官方实现： ..参考pytorch实现： 推荐阅读：详细的NeRF扩展列表： :milky_way:特征 多GPU培训：针对合成数据集，在1小时内完成了8个GPU的培训！ 可轻松使用笔记本！ 彩色网格！ Unity中的！ Unity中的！ ，让您与其他人的场景一起玩！ 您可以在找到包括网格，混合

instant-ngp源码，已经编译通过，如果本地无法运行可以重新进行编译，具体使用步骤 1.视频拆分为图片 2.colmap稀疏重建 3.colmap2nerf格式转换 4.运行tools/testbed.txt3D重建 只需要数分钟即可完成重建，非常迅速

非刚性神经辐射场 这是项目“非刚性神经辐射场：从单眼视频到动态场景的重构和新颖视图合成”（NR-NeRF）的官方资料库。 我们将NeRF（一种用于静态场景的逼真外观和几何重构的最新技术）扩展到动态/变形/非刚性场景。 有关详细信息，请参阅和，其中还包括补充视频。 入门 我们修改了损失，并在2021年2月的更新中添加了多视图支持，一些简单的场景编辑功能，评估代码和简单的基准。 有关此代码的原始版本，请参阅此存储库的december2020分支。 安装 克隆此存储库。 （可选）安装 。 设置nrnerf环境nrnerf （或使用pip安装要求）： conda env create -f environment.yml （可选）对于数据加载和相机参数估计，我们包含了一个虚拟实现，该实现仅适用于所包含的示例序列。 如果您不想编写本自述文件结尾处指定的自己的实现，则可以改用以下程序和文件：

神经荧光素 （神经辐射场）是一种获得最新结果以合成复杂场景的新颖视图的方法。这是此存储库生成的一些视频（下面提供了预训练的模型）： 这个项目是一个忠实PyTorch实施的 ，同时运行速度更快的1.3倍再现的结果。该代码基于作者的Tensorflow实现，并且已经过测试以匹配数字。 安装 git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git cd nerf-pytorch pip install -r requirements.txt 依赖关系（单击以展开） 依存关系 PyTorch 1.4 matplotlib 麻木 意象 图像ffmpeg configargparse LLFF数据加载器需要ImageMagick。 如果要在自己的真实数据上运行，则还需要设置（和COLMAP）来计算姿态。 如何运行？ 快速开始 下载两

神经RF NeRF（神经辐射场）的简单PyTorch实现。 （该项目目前正在开发中） 安装 选项1：使用点子 git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple pip install -r environment.txt 选项2：使用提供的Docker环境 我有构建该项目环境所需的dockerfile，非常欢迎熟悉docker基本操作的人员直接通过docker docker/dockerfile和构建/运行脚本（ docker/docker_build.sh和docker/docker_run.sh ）。 git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple cd docker sh docker_build.sh 如何运行？ 快速开始 一切设

NeRF：神经辐射场 ||| Tensorflow实现，优化单个场景的神经表示并渲染新视图。 * 1 ， * 1 ， * 1 ， 2 ， 3 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献ECCV 2020（口头演示，最佳论文荣誉奖） TL; DR快速入门 要设置conda环境，请下载示例训练数据，开始训练过程，然后启动Tensorboard： conda env create -f environment.yml conda activate nerf bash download_example_data.sh python run_nerf.py --config config_fern.txt tensorboard --logdir=logs/summaries --port=6006 如果一切正常，您现在可以在

ShaRF: Shape-conditioned Radiance Fields from a Single View 试想一下，如果只拍摄对象的照片并将其以 3D 格式插入到您正在创建的电影或视频游戏中，或者插入到 3D 场景中进行插图，那该有多酷。

目前网上关于角锥喇叭天线的资源太少了，问我上传的这个资源是关于角锥喇叭天线辐射方向图，辐射场分析的

电磁覆盖效果评估，考虑TX和RX参数以及传播模型。依据距离判断辐射场近场与远场