纳米孔阵列的透射增强现象在许多领域都具有重要的应用和前景。采用时域有限差分(FDTD)方法对金属薄膜纳米孔阵列的透射增强特性进行了模拟研究。针对圆孔半径、薄膜厚度、阵列周期以及不同材料等因素进行了分析,讨论了不同参数条件下透射增强谱线的变化规律。研究表明大的圆孔半径和薄的薄膜厚度有利于提高透射性能,另外孔阵列周期较大时不利于增强透射。探讨了不同小孔形状对透射增强的影响,并采用矩形孔阵列进行了对比。最后通过改变薄膜材料计算了相应的透射性能。
2023-03-13 10:23:09 589KB 薄膜 透射增强 表面等离 纳米孔阵
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在当前人眼视觉系统(HVS)特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的焦模糊图像质量评价模型(GVSSIM)。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息,并根据人眼视觉特性进行视觉加权,得到新的结构相似性评价指标,进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比,具有计算简单的特点,对焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。
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群检测在许多应用领域中显示出越来越高的实用价值,例如入侵检测,欺诈检测,电子商务中犯罪活动的发现等。 已经开发出许多用于群值检测的技术,包括基于分布的群值检测算法,基于深度的群值检测算法,基于距群值检测算法,基于密度的群值检测算法和基于聚类的群值检测。 频谱聚类作为近年来出现的竞争性聚类算法备受关注。 但是,它不能很好地扩展到现代大型数据集。 为了部分规避此缺点,在本文中,我们提出了一种受谱聚类启发的新的异常值检测方法。 我们的算法结合了kNN的概念和频谱聚类技术,通过在特征空间中统计地使用特征值和特征向量的信息,获得异常数据作为群值。 我们将我们的方法与基于距群值检测方法和基于密度的群值检测方法的性能进行比较。 实验结果表明,我们的算法可以有效地识别异常值。
2023-03-06 11:01:42 225KB distance-based outlier detection density-based
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基于SSM的毕业生校管理系统源代码+数据库,后端:SSM框架 前端:Layui页面模板
2023-02-24 14:48:56 2.25MB 毕业生离校管理系统 Java SSM Layui
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BGCalendar  微信小程序,选择酒店入住店时间的控件 效果图 (此图片来源于网络,如有侵权,请联系删除! ) image 使用方法   //事件处理函数 bindViewTap: function() { var that = this; //传递入住店时间 var startDate = that.data.date; var endDate = that.data.tomorrow; console.log(startDate); console.log(endDate); wx.navigateTo({ url: '../calender/index?startDate='
2023-02-19 19:15:10 41KB 微信 程序 -- 选择 酒店 入住 离店时 间的
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从三级像差理论出发,推导了光阑设于次镜镜框的共轴四反射镜光学系统的单色像差系数的表达式,并给出了四反射镜光学系统的基本设计流程图。在此基础上,对光学系统进行视场轴,设计出了视场角为20°×0.6°,焦距为1343 mm的视场轴四反射镜光学系统。该光学系统无中心遮拦,结构紧凑,成像质量接近衍射极限,适用于空间遥感。
2023-01-24 18:35:33 3.33MB 光学设计 四反射镜 大视场 空间光学
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该模型演示了一个的基本设计和基本操作具有以下规格的纯正弦波网逆变器 输入电压:24V DC 标称输出电压:230V AC 额定功率输出:1kVA 见线性变压器块调制方法:正弦 PWM 参见 PWM 发生器模块电源频率:50Hz 参见 PWM 发生器模块载波频率:10kHz (200*50Hz) 参见 PWM 发生器模块控制方式:PI电压反馈控制 总谐波失真(THD):在额定功率输出时<1> 25% 额定输出功率 为简单起见,输入直流链路电容器和输出 LC 滤波器分别为
2023-01-16 22:02:59 30KB matlab
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vueJS线安装包
2023-01-12 14:11:41 31.86MB vueJS离 vue
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聚类马氏距代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者: Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad,Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的: 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法,用于大规模数据集中的局部群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同,我们提出的方法具有可伸缩性,并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型; 然后,通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后,在可伸缩聚类结束时,获得原始聚类的近似结构。 最后,通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准,将偏远评分分配给称为SDCOR(基于可伸缩密度的​​聚类群值比率)的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明,与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比,该方法具有较低的线性时间复杂度,并且更加有效。 还有一些基于快速距的方法,这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架: 更详细地,所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段
2022-12-28 11:42:38 203.7MB 系统开源
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偏远农村的网型风光互补发电系统的仿真与设计.pdf
2022-12-21 16:19:34 1.64MB 文档资料
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