size_parameter = 2*pi*r/XY.lambda * n1什么意思

时间: 2024-08-16 09:06:46 浏览: 103
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zip(*)函数所需数据data2.txt

`size_parameter = 2 * pi * r / (XY.lambda * n1)` 这个表达式是用于描述光学系统中的一个常数，其中： - `r` 表示粒子（比如球体）的半径。 - `n1` 是粒子材料的折射率，通常大于空气的折射率。 - `XY.lambda` 代表入射光的波长，在真空中的值，这里的"XY"可能是某个特定光源（例如可见光的X光或Y紫外光）或者是一个光谱变量表示整个波长范围。 这个`size_parameter`在Mie理论或光学散射分析中被称为雷利参数（Debye parameter），它是一个无量纲参数，常用于衡量粒子大小相对于入射光波长的比例。当这个参数小于1时，散射效应通常是非共振的；而当其大于1时，则可能出现显著的共振效应，尤其是在特定的波长下。
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beta2 = (2 * pi)./lambda.^2 .* (n + lambda .* diff(n)./diff(lambda)).^2;是什么意思

- beta2 = (2 * pi)./lambda.^2 .* (n + lambda .* diff(n)./diff(lambda)).^2：将上述步骤合并，就得到了计算熔融石英群速度色散参量β2的公式。 综上，该公式的含义是根据折射率随波长的变化率和参考波长，计算...

beta2 = -(lambda*1e-6).^2*(c/2/pi).^2.*(1./(c./n.*diff(n)./diff(lambda)))./1e-30;

- diff函数用于求解折射率关于波长的一阶导数，diff(n)./diff(lambda)表示折射率关于波长的一阶导数。 - pi为圆周率。 - 1e-6将波长从微米转换为米。 - 1e-30将beta2从（秒/米）^2转换为（秒/千米）^2。 这个公式的...

怎么理解：for M=mMin:1:mMax alpha=pi/2-(pi-betai+betao)/(2*M); cosi=cos(alpha); sint=n1/n2*sin(alpha); cost=sqrt(1-sint.^2); rs=(n1*cosi-n2*cost)./(n1*cosi+n2*cost); rp=(n2*cosi-n1*cost)./(n2*cosi+n1*cost); cAmpTM=rp.^M; cAmpTE=rs.^M; l=2*M*R*cos(alpha); AmpFtm(jj, ii, kk)=AmpFtm(jj, ii, kk)+sqrt(cos(alpha)/M)*exp(1i*2*pi*n1*l/lambda)*cAmpTM; AmpFte(jj, ii, kk)=AmpFte(jj, ii, kk)+sqrt(cos(alpha)/M)*exp(1i*2*pi*n1*l/lambda)*cAmpTE; end

- alpha 的计算公式为 alpha = pi/2 - (pi - betai + betao) / (2 * M)； - cosi 的计算公式为 cosi = cos(alpha)； - sint 的计算公式为 sint = n1 / n2 * sin(alpha)； - cost 的计算公式为 cost = sqrt(1 - sint....

Lambda = input('输入光的波长（单位为nm）：'); Lambda = Lambda * 1e-9; d = input('输入M1和M2’之间的距离（单位为mm）：'); d = d * 1e-3 ; n = input('透镜的折射率(单位为m):'); h = 0.001; f = 0.1; %透镜的焦距：m I0 = 1; Screen_length = 0.015; %定义干涉仿真范围：m [Screen_x,Screen_y] = meshgrid(linspace(-Screen_length,Screen_length,800)); interference_r = abs(Screen_x + 1i*Screen_y); i=atan(interference_r./f); sin(theta * pi / 180)=sin(i)./n; theta = asin(sin(theta * pi / 180)); sigma=2*d*cos(i)+h*(1-cos(i-theta))/cos(theta); I_delta = 2*sigma*pi/Lambda; I = 2*I0*(cos(I_delta)).^2; I = I./max(max(I)); %光强分布归一化 I = I*64; %光强归一,扩大显示 image(Screen_x(1,:),Screen_y(:,1),I); %设置x和y的像素，显示数值 colormap hot ; %也可以采用grey colorbar; xlabel('空间坐标x'),ylabel('空间坐标y'); title('迈克尔逊等倾干涉光强空间分布');改错

1. sin(theta * pi / 180)=sin(i)./n; 这行代码左边的等式中，sin(theta * pi / 180) 表示赋值给一个数值，而不是一个变量。因此应该将其改为 sin_value = sin(i)./n;。 2. theta = asin(sin(theta * pi / ...

import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize # 添加优化模块 #样本点 X1 = -1. X2 = 2. X1 = -1. X2 = 2. #构造似然函数 def likelihood(r): coef = 1. / (2. * np.pi * np.sqrt(1. - r2)) exp_term = -0.5 * (X1_2 + X2_2 - 2*r*X1*X2) / (1.0 - r**2) return coef * np.exp(exp_term) #最大化似然函数，得到r的最大似然估计值 result = minimize(lambda x: -likelihood(x), 0.) # 优化目标函数 r_mle = result.x print("r的最大似然估计值：", r_mle)优化这段代码，并解释每行意思

exp_term = -0.5 * (X1_2 + X2_2 - 2*r*X1*X2) / (1.0 - r**2) # 计算指数项 return coef * np.exp(exp_term) # 返回似然函数值 # 最大化似然函数，得到r的最大似然估计值 result = minimize(lambda x: -...

修改一下代码：clc close all clear all %% 定义曲面双缝参数 R = 1; % 曲率半径 d = 2e-3; % 双缝间距 a = 0.5e-3; % 双缝宽度 %% 定义观察屏参数 L = 1; % 屏幕距离 N = 1000; % 屏幕像素数 x = linspace(-0.1, 0.1, N); % 屏幕坐标 %% 计算曲面双缝光程差 y = linspace(-0.1, 0.1, N); % 曲面坐标 [yy, xx] = meshgrid(y, x); phi = 2*pi*R*(1./sqrt(xx.^2 + yy.^2 + R^2) - 1/R); delta_phi = phi(d/2 + yy) - phi(-d/2 + yy); %% 计算光强分布 I = (sin(pi*a*delta_phi/lambda)./(pi*a*delta_phi/lambda)).^2; %% 绘制图像 figure; subplot(1,2,1); imagesc(x, y, I); colormap(gray); axis equal; xlabel('屏幕坐标 (m)'); ylabel('曲面坐标 (m)'); title('曲面双缝干

I = (sin(pi*a*delta_phi/lambda)./(pi*a*delta_phi/lambda)).^2; %% 绘制图像 figure; subplot(1,2,1); imagesc(x, y, I); colormap(gray); axis equal; xlabel('屏幕坐标 (m)'); ylabel('曲面坐标 (m)'); title('...

function startupFcn(app) app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.d*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.a*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(app.II,'Parent',app.UIAxes); app.I0 = app.II(350, :); axis(app.UIAxes_2,[-0.0018,0.0018,0,1]); plot(app.UIAxes_2,app.x, app.I0); 如何改成一个适用于双缝衍射的条纹分布与光强分布图像的代码

app.x = linspace(-app.H/2, app.H/2, app.ScreenX); app.theta = atan(app.x / app.L); app.beta = app.d * pi * sin(app.theta) / app.lambda; app.alpha = app.a * pi * sin(app.theta) / app.lambda; % ...

signal_rx = signal_rx + exp(-1j*2*pi*fc*tau(i))*signal_tx_delayed.*exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i)));矩阵维度不一致怎么改

signal_rx = signal_rx + repmat(exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)), size(signal_tx_delayed)) .* signal_tx_delayed .* repmat(exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))), size(signal_tx_delayed));

告诉我以下代码的含义parameter.c = 3e8; %光速 parameter.stratFreq = 76.5e9; %起始频率 parameter.Tr = 10e-6; %扫频时间 也就是周期 parameter.Samples = 256; %采样点 parameter.Fs = 25.6e6; %采样率 parameter.rangeBin = parameter.Samples ; %rangebin parameter.Chirps = 512; %chirp数 parameter.dopplerBin = parameter.Chirps; %dopplerbin parameter.Slope = 30e12; %chirp斜率 parameter.Bandwidth = parameter.Slope * parameter.Tr ; %发射信号有效带宽 parameter.BandwidthValid = parameter.Samples/parameter.Fs*parameter.Slope; %发射信号带宽 parameter.centerFreq = parameter.stratFreq + parameter.Bandwidth / 2; %中心频率 parameter.lambda = parameter.c / parameter.centerFreq; %波长 parameter.txAntenna = ones(1,3); %发射天线个数 parameter.rxAntenna = ones(1,4); %接收天线个数 parameter.txNum = length(parameter.txAntenna); parameter.rxNum = length(parameter.rxAntenna); parameter.virtualAntenna = length(parameter.txAntenna) * length(parameter.rxAntenna); parameter.dz = parameter.lambda / 2; %接收天线俯仰间距 parameter.dx = parameter.lambda / 2; %接收天线水平间距 parameter.doaMethod = 2; %测角方法选择 1-dbf 2-fft 3-capon parameter.target = [ 100 -20 0; %target1 range speed angle 0 10 -30; %target2 range speed angle 0 20 30; %target2 range speed angle ]

这是一段MATLAB代码，其中定义了一个名为parameter的结构体，包含了以下参数： - parameter.c：光速。 - parameter.stratFreq：起始频率。 - parameter.Tr：扫频时间，也就是周期。 - parameter.Samples：采样点。 ...

将结果视图角度调整为xo面：x = linspace(-5,5,100);z = linspace(-5,5,100);[X,Z] = meshgrid(x,z);k = 2*pi/lambda;w = 2*pi*f;E_0 = 1;theta = pi/2;figure();axis([-5,5,-5,5,-5,5]);for i = 1:length(t) E_z = -2*E_0*sin(k*cos(theta)*Z).*sin(w*t(i)-k*sin(theta)*X); surf(X,E_z,Z); xlabel('x(m)'); ylabel('y(m)'); zlabel('z(m)'); title(sprintf('时间:%.2fs',t(i))); drawnow;end

theta = pi/2; figure(); axis([-5,5,-5,5,-5,5]); for i = 1:length(t) E_z = -2*E_0*sin(k*cos(theta)*Z).*sin(w*t(i)-k*sin(theta)*X); surf(X,E_z,Z); xlabel('x(m)'); ylabel('y(m)'); zlabel('z(m)'); ...

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络，进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式，把它放在cuda（GPU）上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

这段代码是用训练集和验证集的图像来训练神经网络模型。首先，使用 TrainDatasetFromFolder 和 ValDatasetFromFolder 从文件夹中加载训练集和验证集的图像，并设置裁剪大小和超分辨率倍数等参数。...

lamda = 550e-9; % 波长 (单位：米) f = 0.5; % 焦距 (单位：米) R1 = 0.002; % 第一组圆孔半径 (单位：米) R2 = 0.004; % 第二组圆孔半径 (单位：米) d = 5 * R1; % 圆孔到屏幕的距离 (单位：米) N1 = 10; % 第一组圆孔的数量 N2 = 10; % 第二组圆孔的数量 xm = 2000 * lamda * f; [x, y] = meshgrid(-xm:1e-6:xm); m1 = 2 * pi * R1 * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 第一组圆孔的衍射角 m2 = 2 * pi * R2 * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 第二组圆孔的衍射角 v = pi * d * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 对衍射角做近似处理 Ic1 = (4 * (besselj(1, m1)) ./ m1).^4; % 第一组圆孔的衍射光强 Ic2 = (4 * (besselj(1, m2)) ./ m2).^4; % 第二组圆孔的衍射光强 Id = (sin(2*N1 * v) ./ sin(v)).^4 ; % 多缝干涉光强 I0 = 1; I = I0 .* (Ic1 + Ic2) .* Id; % 叠加两组圆孔的衍射光强 imshow(I * 255) xlabel('x') ylabel('y') figure mesh(x, y, I) xlabel('x') ylabel('y') zlabel('光强')

在这个模拟中，公式xm = 2000 * lambda * f 用于计算xm的值，其中lambda是波长（以米为单位），f是焦距（以米为单位）。 其他变量的解释如下： - R1和R2分别是第一组和第二组圆孔的半径（以米为单位）。 - d是圆孔...

Intensity1 = 4*I0*cos(pi*d*x*1e-3/(lambda*D)).*cos(pi*d*x*1e-3/(lambda*D));

这是一个关于光的衍射的公式，其中I0为入射光强度，d为光栅常数，x为观察屏上的位置，...其中cos(pi*d*x*1e-3/(lambda*D))是衍射条纹的空间因子，描述了不同位置上的光干涉情况。Intensity1即为该位置上的光强度。

得到函数y_rec的函数表达式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec

函数y_rec的函数表达式为： y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * np.exp(-(x2[i] - x1[k]) ** 2 / (2 * (sig ** 2)))

具体解析代码：A0 = exp(j*2*pi*d_lambda*m'*sin(theta_tar*pi/180));%信号源的方向矢量 Ai = exp(j*2*pi*d_lambda*m'*sin(theta_jam*pi/180));%干扰的方向矢量

- exp(j*2*pi*d_lambda*m'*sin(theta*pi/180)) 表示根据阵元位置和信号源或干扰源的方向角构造出的方向矢量，是一个 $N \times 1$ 的列向量，其中每个元素都是一个复数，表示每个阵元接收到信号源或干扰源的相位差...

app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.dpisin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.apisin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(nthroot(app.II,5),'Parent',app.UIAxes); axis(app.UIAxes_2,[-0.05,0.05,0,01]); plot(app.UIAxes_2,app.x, app.I); 我该怎么修改这段代码？

app.x = linspace(-app.H/2, app.H/2, app.ScreenX); app.theta = atan(app.x / app.L); app.beta = app.d * pi * sin(app.theta) / app.lambda; app.alpha = app.a * pi * sin(app.theta) / app.lambda; app.x1 = ...

D = (2 * pi * c ./ lambda.^2) .* ((0.5 * lambda.^3 .* diff(n2) / dlambda.^3) + lambda .* diff(n2) / dlambda.^2); % 色散系数报错，矩阵维度不一致

D = (2 * pi * c ./ lambda.^2) .* ((0.5 * lambda.^3 .* diff(n2, 1, 2) / dlambda.^3) + lambda .* diff(n2, 1, 2) / dlambda.^2); % 色散系数 在这个代码中，diff函数的第二个参数表示计算差分的维度，这里...

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