由于光对金属表面的强烈限制，表面等离激元极化子（SPPs）已在从物理，化学到生物学的各种科学界中得到了广泛利用。 在任何形式的应用中，重要的是自由空间光子可以以可控的方式耦合到SPP。 在这封信中，我们将超表面上的圆极化的界面相位不连续性概念应用于在垂直入射时新型的与极化有关的SPP单向激发的设计。 通过简单地切换入射光的螺旋度，可以在光频率上通过实验证明SPP沿相反方向的选择性单向激发。 这种方法与动态极化调制技术相结合，为通向具有电可重构功能的集成等离激元电路打开了大门。
2021-12-15 15:43:29
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matlab的欧拉方法代码神经元网络模型
动态耦合激发大脑中神经元的模型以产生复杂的网络同步
该项目提供了Matlab代码来模拟以下情况：
一个发射神经元细胞，使用三种不同的模型。
x个激发神经元的网络，使用静态耦合矩阵耦合在一起。
x个激发神经元的网络，使用基于神经元细胞之间突触模型的动态耦合功能耦合在一起。
在single_neuron_models目录中，运行着一些程序来模拟单个激发神经元的行为。每个程序的顶部都有一些示例运行。
OneNeuronTau.m：基于Tau常数的简单模型
OneNeuronIzhInF.m：伊兹凯维奇着名的“整合并发射”神经元模型
OneNeuronExpInF.m：更复杂的指数神经元模型
在Neuron_network_models目录中，运行程序“
Neuron
Simulations”以打开一个GUI，该GUI允许配置和显示神经元网络。
NeuronSimulations.m：包含所有不同模型和行为的GUI
NeuronNetworkTau.m：对通过耦合矩阵连接在一起的“
Tau激发”神经元网络进行建模。
使用正向Euler方法计算每个神经元
2021-12-12 12:38:03
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在此 MATLAB 练习中，用户指定了人体声道的无损双管模型的面积和长度，MATLAB 练习计算了从声门到嘴唇的音量速度传递函数，其中反射系数为假定声门为 r_G（在范围-1 ≤ r_G ≤1 内），假定嘴唇的反射系数为 r_L，同样在范围-1 ≤ r_L ≤1 内。 用户指南的图 2.1 显示了这种双管模型（管长度和面积值为 l1 = 8 cm、A1 = 1 cm^2、l2 = 9 cm、A2 = 7 cm2），以及流程图从声门到嘴唇的复合系统的结构如图 2.2 所示。 这个 MATLAB 练习计算从声门到嘴唇的体积速度的传递函数，绘制体积速度传递函数（对数幅度谱），尽可能确定共振峰频率（中心频率和带宽）的位置，并打印它们到指定的 ascii 文本文件。 对 2 管模型频谱进行采样并转换为 2 管模型脉冲响应，该脉冲响应与周期性声门序列卷积并播放出来，以便用户可以听到使用双管模型产生的元
2021-10-27 21:09:52
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在此MATLAB练习中，用户指定了无损，人声声道的两管模型的面积和长度，并且MATLAB练习计算了从声门到嘴唇的体积速度的传递函数，其中反射系数为假定声门为 r_G（在范围-1 ≤ r_G ≤ 1 内），假定嘴唇处的反射系数为 r_L，同样在范围-1 ≤ r_L ≤1 内。 用户指南的图 2.1 显示了这种双管模型（管长度和面积值为 l1 = 8 cm、A1 = 1 cm^2、l2 = 9 cm、A2 = 7 cm2），以及流程图从声门到嘴唇的复合系统的结构如图 2.2 所示。 这个 MATLAB 练习计算从声门到嘴唇的体积速度的传递函数，绘制体积速度传递函数（对数幅度谱），尽可能确定共振峰频率（中心频率和带宽）的位置，并打印它们到指定的ascii文本文件。 对 2 管模型频谱进行采样并转换为 2 管模型脉冲响应，该脉冲响应与周期性声门序列卷积并播放出来，以便用户可以听到使用双管模型产生的
2021-10-25 18:06:33
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为了研究柱面上激光激发的瑞利(Rayleigh)波的色散特性,建立了激光在各向同性圆柱表面激发瑞利波的有限元模型。该模型以热弹激发机制为基础,同时考虑了材料热物理参数的温度依赖性。在验证了模型正确性的基础上,计算了激光在不同直径铝圆柱表面激发的瑞利波波形,结合相谱分析法得到了柱面瑞利波的色散曲线。同时分析了圆柱直径对柱面瑞利波色散特性的影响。结果表明：随着频率的增加,柱面瑞利波的相速度先迅速增加到最大值CRmax后逐渐减小并趋于平面瑞利波的波速CPR。此外,随圆柱直径的增加,柱面瑞利波的色散减弱；直到圆柱直径趋于无限大(即平面)时,色散现象消失。
2021-10-20 16:11:06
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