傅里叶叠层显微成像(FPM)是一种能够重建宽视场和高分辨率图像的新型成像技术。传统的FPM重建算法计算成本高,重建高质量的图像需要较大的图像采集量,这些缺点使得传统重建算法的成像性能和效率较低。因此,提出一种基于深度学习的傅里叶叠层显微成像的神经网络模型,对图像进行低分辨率到高分辨率的端到端映射,有效提高成像性能和效率。首先,借助菱形采样方法进行图像采集,加速低分辨图片采集过程。其次,结合残差结构、密集连接以及通道注意力机制等模块,拓展网络深度、挖掘有用特征,增强网络模型的表达能力和泛化能力。然后,使用子像素卷积进行高效地上采样,恢复高清图像。最后,采用主观和客观的评价方法对重建结果进行评估。结果显示,本文提出的网络模型对比传统重建算法重构效果更优,且降低了计算复杂度,平均重建时间更短。同时,在保证图像重建效果不变的情况下,低分辨率图像的采集数量比传统算法减少了约一半。

利用等效原理和Babinet原理得到无限大理想导体缝隙的磁场积分方程根据高阶矩量法的基本原理,对缝隙表面进行离散,利用高斯积分求得缝隙的等效磁流和散射特性文中定义了相对尺寸s（s＝h/r）,通过分析,当s不变时,缝隙的等效磁流不变,其RCS(雷达散射截面）也只是改变了振幅,变化的趋势都相同且当s变大时,缝隙的等效磁流幅值变小,RCS的变化更频繁。

PX30 电路板布局叠层结构说明

傅里叶叠层显微成像(FPM)利用LED阵列角度变化的光照来克服低数值孔径物镜的分辨率限制。在传统的FPM系统中,LED阵列的位置误差将会给图像重建过程带来严重影响。因此准确校正LED阵列的位置对于提高重建图像质量至关重要。为了解决这一问题,提出一种基于遗传退火优化算法的位置校正方法。首先分析LED阵列、样品及物镜数值孔径的相对位置给入射波矢量带来的影响;接着采用遗传退火优化算法对LED阵列的误差位置估计全局误差参数;最后在重建过程中利用全局误差参数快速、准确地对LED阵列位置进行校正。仿真结果和实验结果表明,所提方法能显著提高重建图像的质量。

傅里叶叠层成像的matlab仿真程序，很详细，从低分辨率成像到高分辨率重建都有，程序可以直接运行。有需要的可以直接下载

si9000叠层设计与阻抗计算

通过对叠层非晶硅薄膜太阳能电池制备工艺流程的讨论, 提出了在玻璃基材上刻划透明导电氧化物(TCO)层, 非晶硅(a-Si∶H)层和背电极层时需注意的关键工艺, 合适的激光器性能参数以及加工参数, 并根据这些理论参数进行了工艺实验的验证。使用输出波长为1064 nm的调Q激光器和输出波长为532 nm的调Q倍频激光器作为光源, 采用自行设计的4路分光聚焦系统, 在1064 nm激光总功率为16 W, 单路功率为4 W; 532 nm激光总功率为3 W, 单路功率为0.75 W, 重复频率为40 kHz, 扫描速度为1.2 m/s的工作参数下得到了较理想的刻线, 同时提高了加工效率, 分析了刻划时

顺络叠层电感0603

PCB layout工程师以及硬件设计工程师 电子通信行业

主要讲解了COMe载板设计的PCB设计基础，包括叠层、阻抗、差分高速信号布线规则、单端信号布线规则等