内容概要：本文详细探讨了基于金属纳米孔阵列的宽带全息超表面技术，重点介绍了其单元结构仿真、几何相位与偏振转换效率的关系、全息相位的GS算法迭代计算方法以及标量衍射计算重现全息的方法。通过FDTD仿真，研究了金属纳米孔在不同转角下的电磁场分布及其对几何相位的影响。利用GS算法优化全息相位分布，实现了远场全息图像的最佳效果。此外，还通过标量衍射理论计算得到了全息图像的复振幅分布，并将其应用于实际光场分布的重现。最后，通过对超表面模型的建模和远场全息显示计算，验证了模型和算法的有效性。 适合人群：光学工程、物理电子学及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对全息技术和超表面感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解全息超表面技术的研究人员，旨在帮助他们掌握FDTD仿真、GS算法优化及标量衍射计算的具体应用，以便于开展相关实验和理论研究。 其他说明：文中提供了详细的FDTD建模脚本、MATLAB代码及Word教程，便于读者复现实验并深入理解宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程。

“基于金属纳米孔阵列的超表面全息显示技术研究：FDTD仿真与GS算法优化设计”,宽带全息超表面模型 金属纳米孔 fdtd仿真 复现lunwen：2018年博士lunwen：基于纳米孔阵列超表面的全息显示技术研究 lunwen介绍：单元结构为金属纳米孔阵列，通过调整纳米孔的转角调控几何相位，全息的计算由标量衍射理论实现，通过全息GS算法优化得到远场全息图像； 案例内容：主要包括金属纳米孔的单元结构仿真、几何相位和偏振转效率与转角的关系，全息相位的GS算法迭代计算方法，标量衍射计算重现全息的方法，以及超表面的模型建模和远场全息显示计算； 案例包括fdtd模型、fdtd建模脚本、Matlab计算相位GS算法的代码和标量衍射计算的代码，以及模型仿真复现结果，和一份word教程，宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程具有可拓展性，可用于任意全息计算； ,关键词：宽带全息超表面模型; 金属纳米孔; fdtd仿真; 纳米孔阵列超表面; 全息显示技术; 标量衍射理论; GS算法迭代计算; 几何相位; 偏振转换效率; 超表面模型建模; 远场全息图像复现; fdtd模型; Matlab计算相位代

内容概要：本文详细探讨了基于金属纳米孔阵列的宽带全息超表面技术，重点介绍了其单元结构仿真、几何相位与偏振转换效率的关系、全息相位的GS算法迭代计算方法以及标量衍射计算重现全息的方法。通过FDTD仿真和MATLAB代码实现了模型的构建和全息图像的远场显示。研究不仅复现了2018年博士论文的内容，还深入分析了各关键步骤的技术细节及其应用前景。 适合人群：光学工程、物理电子学及相关领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解超表面全息显示技术的研究人员，特别是那些关注金属纳米孔阵列、FDTD仿真和GS算法的人群。目标是掌握从理论到实践的完整流程，能够独立进行相关实验和模拟。 其他说明：文中提供的FDTD建模脚本、MATLAB代码和详细的Word教程有助于读者更好地理解和复现实验过程。此外，研究结果具有广泛的可扩展性和应用潜力，可用于多种全息计算任务。

利用COMSOL软件对薄膜型声学超材料与质量块耦合吸声结构进行仿真的全过程。首先，作者解释了建模的关键在于'弹簧-质量块'耦合机制，并具体展示了如何在COMSOL中创建声固耦合模型，选择合适的材料参数以及设置合理的物理尺寸。接着，针对质量块阵列的设计，采用参数化扫描方法实现了周期性排列的质量块布局。对于边界条件的设定，强调了区分声学硬边界和固定约束的重要性，并指出正确的材料阻尼系数计算方法。最后，在扫频计算过程中遇到了一些挑战并成功解决，最终得到了与文献数据高度一致的吸声系数曲线。 适用人群：从事声学材料研究、仿真建模工作的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①为研究人员提供详细的COMSOL建模指导；②帮助理解声学超材料的工作原理及其应用潜力；③探索改进现有吸声结构性能的方法。 其他说明：文中提到的模型优化技巧如网格细化处理、吸声系数计算公式的应用等，对于提高仿真精度具有重要价值。此外，还提出了将该研究成果应用于主动降噪耳机衬层的可能性。

薄膜型声学超材料的设计方法及其特性。首先探讨了薄膜材料的选择，强调了硅橡胶作为理想材料的原因，包括其弹性模量、密度、泊松比以及厚度的具体参数设定。接着讨论了质量块的设计，选择钕磁铁作为质量块并解释了其优点和注意事项。此外，还涉及了散热结构的设计，指出铝制框架不仅提供支撑，还能有效散热，确保隔声性能不受温度变化的影响。最后提出了一种优化技巧，即在磁铁阵列中随机移除部分质量点以拓宽隔声频带。 适合人群：从事声学超材料研究的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解薄膜型声学超材料设计原理的研究项目，旨在提高隔声性能，特别是在特定频段内的隔声效果。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB代码片段用于材料参数定义和模型构建，有助于读者更好地理解和复现实验结果。

comsol声学 【声学超材料仿真】 【吸声系数】 【声阻抗-实部虚部】 展示模型为基于穿孔板和多孔材料复合结构，完美复现吸声系数曲线，仿真结果； 分析仿真结果，仿真； 仿真基于COMSOL6.1版本。 ,基于COMSOL软件的声学超材料复合结构仿真研究：穿孔板与多孔材料复合的声阻抗及吸声系数分析,COMSOL声学超材料仿真研究：基于穿孔板与多孔材料复合结构的吸声系数与声阻抗特性分析,【COMSOL声学】; 【声学超材料仿真】; 【吸声系数】; 【声阻抗】; 【COMSOL 6.1版本】,COMSOL声学仿真：穿孔板与多孔材料复合结构的吸声性能研究

MEMS射频器件,特别是超宽带器件,对其中的射频器件提出了宽带指标的要求。以此为背景,在理论分析的基础上设计了一种应用于12.5 GHz～50 GHz频带的超宽带双膜桥式MEMS开关,该开关具备低损耗、高隔离度等特点,文中给出了开关的制备工艺,并进行流水完成了芯片制备。经测试,该开关在设计频段内,回波损耗优于20 dB,插入损耗典型值0.3 dB @12.5～35 GHz,优于0.5 dB@45 GHz,隔离度全频段优于20 dB,驱动电压在45 V～55 V之间。

Excel表格通用模板：超全家装预算全套表（带公式自动计算）提供了一个标准化的工具，帮助用户高效制定和管理家装预算。该模板包含了从装修初期预算规划到最终结算的全过程管理，涵盖了装修各个环节的成本预算，如人工费、材料费以及可能出现的额外开支。 在使用该模板时，用户可以输入各类基础数据，比如不同房间的尺寸、材料的单价等，模板中的公式将自动计算出各项费用的总计。这大大提高了计算的准确性，减少了人为错误，并且节省了大量时间，让家装预算的制定变得更加轻松和直观。 表格模板中的每个部分都设计得非常细致，包括但不限于以下内容：设计费预算、主体装修费用、安装及辅助材料费用、家具与电器预算、以及后期维修和保养的预算等。每一部分都配有详细的分类和子分类，确保用户能够全面覆盖家装过程中的所有相关费用。 模板还具备灵活性，用户可以根据实际情况添加或删除某些项目，或者调整各种费用的比重。考虑到家装市场中价格波动的可能，模板还留有空间供用户更新价格信息，以保证预算的实时性和准确性。 此外，该模板还具有很强的可视化效果。通过图表和颜色编码的方式，直观地展示费用分布和预算与实际支出的对比，帮助用户把握整个家装预算的进度和情况。 在使用Excel表格模板进行家装预算管理时，用户不需要具备专业的财务知识或高级的Excel操作技巧，因为所有相关的公式和计算逻辑都已经内置在模板中。即使是对电子表格不太熟悉的新手，也能够迅速上手并有效地使用这一工具。 Excel表格通用模板：超全家装预算全套表（带公式自动计算）是家装预算管理的得力助手，它不仅简化了预算编制过程，而且通过精确的计算和灵活的调整，让用户能够更加自信和高效地控制整个家装成本，是任何计划进行家装的用户不可或缺的参考资料和工具。

这个完整工程给出实现基于深度学习的图像超分辨率重建，获取更加清晰的医学图像，适合基于机器学习和深度学习模型分析的学习资料，并有详细程序说明书。

本文介绍了两种基于深度学习的图像超分辨率重建算法：轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和基于生成对抗网络的SRPGAN。LMDFFN通过核心轻量级特征提取块LFEB、通道和空间注意力机制以及深度可分离卷积的应用，显著降低了模型参数量和计算量，同时保持了良好的重建效果。SRPGAN则在生成模型中采用双分支残差块和半实例归一化层，判别模型使用PatchGAN，以提升局部纹理的真实性和细节。实验表明，这两种算法在定量评价和视觉质量上均表现优异，为图像超分辨率重建在资源受限设备上的应用提供了可能。 在当前的计算机视觉领域，图像超分辨率技术是一大研究热点。该技术的核心是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节表现。文章所提到的两种深度学习算法，轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和生成对抗网络SRPGAN，便是该领域研究的前沿成果。 LMDFFN（Lightweight Multi-scale Dilated Feature Fusion Network）是一种轻量级网络结构，它主要由轻量级特征提取块LFEB组成，该特征块通过使用深度可分离卷积等技术有效减少了模型的参数量和计算需求，同时在保持高分辨率重建效果方面也表现出色。轻量级设计让LMDFFN特别适合于资源受限的设备，如移动设备或嵌入式系统，它们对功耗和计算资源都有严格要求。 而SRPGAN（Super-Resolution Progressive Generative Adversarial Networks）则利用了生成对抗网络（GAN）的原理。SRPGAN通过构建一个生成模型，该模型包含了双分支残差块和半实例归一化层，来提升图像的局部纹理和细节效果。其对应的判别模型使用了PatchGAN，这是一种专门针对图像局部区域进行质量评估的判别器，它有助于生成模型在细节上的改进。SRPGAN在图像超分辨率的应用上展现了高水平的图像质量，特别是在提高图像局部真实感和细节丰富度方面。 这两种算法都通过定量评价和视觉质量评估获得了优异的表现，这表明它们不仅在理论上有创新，在实际应用中也具有很强的可行性和优越性。它们的成功展示了解决图像超分辨率问题的新途径，并为该领域的进一步研究和应用开辟了新的可能性。 文章中还提及，这些算法的源码是可运行的，这意味着研究人员和开发者可以使用这些源码来复现实验结果，或是将这些算法应用于自己的项目中。在实践中进一步验证算法的有效性，并对其进行改进和优化。这不仅有助于推动图像超分辨率技术的实际应用，也为学术界和工业界带来更多的研究素材和应用案例。 【深度学习 计算机视觉 图像处理】