仿真了有质量的带电粒子在正交的非匀强电磁场中运行的轨迹，并且可以生成动画

利用光传输理论对ICF驱动器中使用的光谱色散平滑(SSD)技术作了理论分析,并结合典型的随机相位板(RPP)技术,用计算机模拟了使用光谱色散平滑技术前后激光靶面辐照不均匀性的变化及其技术中不同带宽和调制频率下激光靶面辐照不均匀性的变化。

基于Richards-Wolf矢量衍射积分公式,数值分析了同轴三环非均匀混合偏振矢量光束经过高数值孔径透镜的聚焦特性。该矢量光束由同轴三环局域线偏振矢量光束通过一个相位延迟角为δ的液晶相位延迟器产生,光束偏振变为包含线偏振、圆偏振和椭圆偏振的混合态。同轴三环局域线偏振矢量光束的偏振分布是由径向向内偏振的外环光束、径向向外偏振的内环光束和线偏振方向与径向方向夹角为φ2的中环光束构成。数值模拟结果显示该混合偏振矢量光束的聚焦强度分布与参数φ2和相位延迟角δ密切相关,当选取适当的φ2和δ时,在焦平面附近产生沿光轴方向的三维多点光俘获结构——暗光链,这在光学微操纵领域具有潜在的应用价值。

天线阵列（或阵列天线）是一组连接的多个天线，它们作为单个天线一起工作，以发射或接收无线电波。单个天线（称为元件）通常通过馈线连接到单个接收器或发射器，馈线以特定相位关系将功率馈送到元件。每个单独天线辐射的无线电波组合和叠加，加在一起（建设性干扰）以增强在所需方向上辐射的功率，并抵消（破坏性干扰）以减少在其他方向上辐射的功率。类似地，当用于接收时，来自各个天线的单独射频电流在接收器中以正确的相位关系组合以增强从期望方向接收的信号并消除来自不期望方向的信号。更复杂的阵列天线可能具有多个发射器或接收器模块，每个模块都连接到一个单独的天线元件或一组元件。 与单个元件相比，天线阵列可以实现更高的增益（方向性），即更窄的无线电波波束。一般来说，使用的单个天线元件的数量越多，增益越高，波束越窄。一些天线阵列（如军用相控阵雷达）由数千个单独的天线组成。阵列可用于实现更高的增益、提供路径分集（也称为MIMO），从而提高通信可靠性、消除来自特定方向的 干扰、以电子方式引导无线电波束指向不同的方向，以及无线电测向（RDF）。

具有用于 gpu 的 cusp 稀疏类的裸骨接口， 支持单精度，实数/复数。 用法： A=gcsparse(B,[格式: 0=coo, 1=csr]); 或者A=gcsparse(col,row,val,[nrows,[ncols,[格式]]]); 输入 B 是一个 matlab 数组、稀疏数组或 gcarray。 重载运算符： ctranspose: B=A.'; 转置：B=A'; 乘法：x=A*y； (spmv) 格式转换： B=real(A);A=complex(B);B=gcsparse(A,format); rowptr=ptr2row(A); 行 =grow2ptr(A); 例子： 真实/复杂速度测试：testgsparse.m accumarray: testRadavg.m 模板：testgnufft.m（氡变换示例） 笔记： 格式转换 row2ptr 和 ptr

1.领域：matlab，天线方向图 2.内容：基于matlab天线方向图仿真,包括均匀面阵方向图,均匀线阵方向图,均匀圆阵方向图+代码操作视频 3.用处：用于天线方向图算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

函数 sphereTriangulation 离散一个球体参数化为： -半径R和- 分区数。 三角形是由吐出单位八面体三角形形成的，因此可以检索到漂亮的网格。 我的用途是用于 FEM 分析 - 结果被存储，以便它们可以用于保存在 STL 和进一步的网格划分中。 代码很短并带有注释，如果您有任何问题可以发布。

matlab中inv的函数代码适用于MATLAB的CIECAM02颜色外观模型和CAM02均匀ColorSpace 该代码基于两个来源： 彩色研究人员罗铭荣和李昌俊的彩色研究“ CIECAM02及其最新发展”一章于2012年5月26日发表在“高级彩色图像处理和分析”一书中。 色彩研究人员罗明龙，崔桂华和李昌俊的文章“基于CIECAM02色彩外观模型的统一色彩空间”，发表于“色彩研究与应用”杂志第31卷第4期，于2006年7月5日发表。 此MATLAB实现的灵感来自Nathaniel J. Smith编写的python模块“ colorspacious”，可在这里找到： Smith使用了非常全面的python模块“ colorspacious”来生成新的感知一致的颜色表，这些颜色表现在是MatPlotLib 2.0的默认设置。 这些颜色图也可在此处用于MATLAB： 我的目标是提供与常用Lab色彩空间转换一样简单的功能，同时提供在感知上更统一的色彩空间。 请注意，我用矩阵逆（例如inv（A）* b）和建议的且数值更精确的A \ b代替了计算。 看： 快速入门指南：和CIELAB一样简单！

此函数执行插值的速度比 MATLAB 的“interp1”函数快。 在小型库和搜索数组的限制下，它快了约 5 倍。 在大型库数组的限制下，qinterp1 具有平坦的缩放比例，而 interp1 具有线性增加的缩放比例（请参阅此文件的图像）。 qinterp1 需要一个均匀间隔、单调递增的 x 数组。 与 interp1 一样，qinterp1 为越界的 xi 值返回 NaN。 根据 John D'Errico 的建议，最近下邻方法已更改为现在使用真正的最近邻插值（以轻微的速度成本）。 关于错误检查的说明：因为对库数组的任何错误检查都会破坏平面缩放定律，因此该函数不对库（x 和 y）数组执行错误检查。 如果 y 和 xi 数组不是列向量或行向量，则此函数将返回错误。 输入“help qinterp1”以获取使用说明。 这对于很多版本应该是向后兼容的。 它是独立于平台的。 附图显

这个包有四个不同的文件。 编写代码以绘制均匀线性阵列光束模式。 光束模式取决于传感器之间的间距、传感器数量和信号波长或频率。 其中的两个文件也考虑了光束的电子转向。 将提示用户输入所需的传感器间距值、传感器数量和信号波长。 还提供 GUI 以选择传感器之间的间距。