当前位置: 首页 > news >正文

【太赫兹偏振保持亚波长波导链路功率预算分析】

在进行太赫兹(Terahertz,THz)偏振保持亚波长波导链路的功率预算分析时,我们需要考虑多个因素,包括波导的传输损耗、耦合损耗、偏振保持性能、以及可能存在的其他系统损耗。以下是一个基本的分析框架:

传输损耗:
传输损耗是波导在传输信号时由于材料吸收、散射、辐射等原因而损失的能量。对于太赫兹波段的亚波长波导,其传输损耗可能相对较高,因为高频信号在介质中传播时更容易受到损耗。
传输损耗的大小取决于波导的材料、结构、尺寸以及工作频率。因此,在选择波导时,需要综合考虑这些因素,以找到传输损耗最小的波导。
耦合损耗:
耦合损耗发生在信号从光源(如太赫兹源)耦合到波导或从波导耦合到探测器时。这种损耗是由于光源、波导和探测器之间的不匹配造成的。
为了减小耦合损耗,需要优化光源、波导和探测器的设计,使它们之间的耦合更加紧密和高效。
偏振保持性能:
偏振保持性能是评估波导在传输过程中保持信号偏振状态的能力。对于需要保持偏振状态的应用,如偏振成像、偏振调制等,偏振保持性能至关重要。
为了提高偏振保持性能,可以设计具有特定结构的波导,如双折射波导、光子晶体波导等。这些波导可以通过控制光的传播方向和相位来实现偏振保持。
其他系统损耗:
除了上述的传输损耗和耦合损耗外,还可能存在其他系统损耗,如滤波器损耗、连接器损耗、探测器噪声等。这些损耗也会对链路的整体性能产生影响。
在进行功率预算分析时,需要将这些损耗都考虑在内,并计算出它们对链路性能的具体影响。
功率预算计算:
根据上述各种损耗,可以计算出链路的总损耗。然后,将输入功率减去总损耗,即可得到输出功率。
需要注意的是,在计算过程中需要使用适当的单位(如分贝、瓦特等)来确保计算的准确性。
优化策略:
根据功率预算分析的结果,可以找出影响链路性能的关键因素,并采取相应的优化策略。例如,可以更换具有更低传输损耗的波导、优化光源和探测器的设计以减小耦合损耗、使用具有更高偏振保持性能的波导等。
总之,进行太赫兹偏振保持亚波长波导链路的功率预算分析是一个复杂而重要的任务。通过仔细考虑各种损耗因素并采取相应的优化策略,可以提高链路的整体性能并满足应用需求。
《FDTD Solutions仿真全面教程:从基础入门到论文复现》

相关文章:

【太赫兹偏振保持亚波长波导链路功率预算分析】

在进行太赫兹(Terahertz,THz)偏振保持亚波长波导链路的功率预算分析时,我们需要考虑多个因素,包括波导的传输损耗、耦合损耗、偏振保持性能、以及可能存在的其他系统损耗。以下是一个基本的分析框架: 传输…...

json-server的安装和使用

json-server介绍 json-server是可以把本地当做服务器,然后axios向本地区发送请求,并且不会出现跨域的问题,若是等不及后端数据,可以用这个模拟假数据 json-server安装及使用 【json-server网址】https://www.npmjs.com/package/…...

Unity射击游戏开发教程:(10)创建主界面

主界面开发 玩游戏时,主菜单是事后才想到要做的。实际上几乎每个游戏都有一个主界面。如果你点击打开游戏并立即开始游戏,你会感到非常惊讶。本文将讨论如何创建带有启动新游戏的交互式按钮的主界面/主菜单。 主菜单将是一个全新的场景。我们将添加一个 UI 图像元素,并在图像…...

Microsoft 365 for Mac v16.84 office365全套办公软件

Microsoft 365 for Mac是一款功能丰富的办公软件套件,为Mac用户提供了丰富的功能和工具,提高了工作效率和协作能力。Microsoft 365 for Mac是一款专为Mac用户设计的订阅式办公软件套件,旨在提高生产力和效率。 Microsoft 365 for Mac v16.84正…...

交易复盘-20240507

仅用于记录当天的市场情况,用于统计交易策略的适用情况,以便程序回测 短线核心:不参与任何级别的调整,采用龙空龙模式 一支股票 10%的时候可以操作, 90%的时间适合空仓等待 蔚蓝生物 (5)|[9:25]|[36187万]|4.86 百合花…...

面试题: malloc与new的区别

malloc, free是C语言中的库函数, new, delete是C中的运算符new自动计算分配内存的大小,malloc需要手动计算分配内存的大小new返回对象类型的指针,malloc返回的是void*类型,需要显式类型转换new分配失败抛出异常,malloc…...

欧鹏RHCE 第五次作业

unit5.DNS域名解析服务的部署及优化方案 1. (问答题) 1.配置2台服务器要求如下: a)服务器1: 主机名:dns-master.timinglee.org ip地址: 172.25.254.100 配置好软件仓库 b)服务器2: 主机名&…...

数仓分层——ODS、DW、ADS

一、什么是数仓分层 数据仓库分层是一种组织和管理数据仓库的结构化方法,它将数据仓库划分为不同的层次或级别,每个层次具有特定的功能和目的。这种分层方法有助于管理数据仓库中的数据流程、数据处理和数据访问,并提供一种清晰的结构来支持…...

计算机视觉——OpenCV Otsu阈值法原理及实现

算法简介 Otsu阈值法,也被称为大津算法,是一种在图像处理中广泛使用的自动阈值分割技术。这种方法由日本学者大津展之于1979年提出,旨在根据图像的灰度直方图来自动选择最佳全局阈值。Otsu阈值法的核心思想是最小化类内方差或最大化类间方差…...

个人IP打造孵化运营产业链商业计划书

【干货资料持续更新,以防走丢】 个人IP打造孵化运营产业链商业计划书 部分资料预览 资料部分是网络整理,仅供学习参考。 PPT共90页(完整资料包含以下内容) 目录 个人IP运营方案: 1. 个人IP定位与构建 1.1 人格画像构…...

R语言:卡方检验

χ2检验(Chi-Square Test)是一种用于检验分类变量之间是否存在相关性的统计方法。χ2检验的原理基于观察到的频数与期望频数之间的偏差来判断分类变量之间是否存在显著的关联。 χ2检验的原理可以概括为以下几个步骤: 建立假…...

基于51单片机的电子钟秒表LCD1602仿真设计( proteus仿真+程序+设计报告+原理图+讲解视频)

基于51单片机的电子钟秒表LCD1602仿真设计( proteus仿真程序设计报告原理图讲解视频) 这里写目录标题 1. 主要功能:2. 讲解视频:3. 仿真4. 程序代码5. 设计报告6. 原理图7. 设计资料内容清单&&下载链接 仿真图proteus7.8及以上 程序…...

latex参考文献引用网址,不显示网址问题

以引用UCI数据集为例 1、加入宏包 \usepackage{url} 2、在参考文献bib文件中加入网址文献 misc{UCI, author {{D. Dua, E. Karra Taniskidou}}, year {2024}, title {UCI Machine Learning Repository}, howpublished {\url{http://archive.ics.uci.edu/ml}} } 完成&#x…...

详细分析Mybatis与MybatisPlus中分页查询的差异(附Demo)

目录 前言1. Mybatis2. MybatisPlus3. 实战 前言 更多的知识点推荐阅读: 【Java项目】实战CRUD的功能整理(持续更新)java框架 零基础从入门到精通的学习路线 附开源项目面经等(超全) 本章节主要以Demo为例&#xff…...

nginx--tcp负载均衡

mysql负载均衡 安装mysql yum install -y mariadb-server systemctl start mariadb systemctl enable mariadb ss -ntl创建数据库并授权 MariaDB [(none)]> create database wordpress; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)MariaDB [(none)]> grant all privileges o…...

20240506 深度学习高级技术点

1.基于BN层剪枝 基于Batch Normalization (BN)层进行剪枝是一种常用的模型压缩方法,特别是在卷积神经网络(CNNs)中。BN层在训练期间用于加速收敛和提高模型的泛化能力,而在剪枝过程中,BN层提供的统计信息(特别是均值(mean)和方差…...

标准汽车试验铁地板的技术要求

在现代科技化发展的工作中,试验平台被广泛使用。铸铁试验平台(试验铁地板)又叫试验工作平台,听名字大家也不难想象出来这是一款带有箱式体的台面,这是一种有长方形或者圆形又或者正方形的试验工作台。 铸铁试验平台&a…...

【翻译】REST API

自动伸缩 API 创建或更新自动伸缩策略 API 此特性设计用于 Elasticsearch Service、Elastic Cloud Enterprise 和 Kubernetes 上的 Elastic Cloud 的间接使用。不支持直接用户使用。 创建或更新一个自动伸缩策略。 请求 PUT /_autoscaling/policy/<name> {"rol…...

TypeScript学习日志-第十九天(namespace命名空间)

namespace命名空间 一、基本用法 namespace 所有的变量以及方法必须要导出才能访问&#xff0c;如图&#xff1a; 二、 嵌套 namespace 可以进行嵌套使用&#xff0c;如图&#xff1a; 它也必须需要导出才能访问 三、合并 当我们出现两个同名的 namespace 它就会合并这两…...

Mac远程桌面windows11

文章目录 一、Mac安装Microsoft Remote Desktop二、Window11打开远程登录权限三、常见问题 一、Mac安装Microsoft Remote Desktop 下载地址&#xff1a;点击这里官方下载 基本不用看&#xff0c;凭感觉用就行。搞不定详情见&#xff1a;官方说明 二、Window11打开远程登录权…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

谷歌浏览器插件

项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0&#xff1a;开发环境同步测试 cookie 至 localhost&#xff0c;便于本地请求服务携带 cookie 参考地址&#xff1a;https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来&#xff0c;加在到扩展即可使用FeHelp…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

Appium+python自动化(十六)- ADB命令

简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具&#xff0c;该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具&#xff0c;其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利&#xff0c;如安装和调试…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施&#xff0c;由雇主和个人按一定比例缴纳保险费&#xff0c;建立社会医疗保险基金&#xff0c;支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度&#xff0c; 它是促进社会文明和进步的…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力

引言&#xff1a; 在人工智能快速发展的浪潮中&#xff0c;快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。该模型代表着该领域的重大突破&#xff0c;通过独特方式融合思考与非思考…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

C#学习第29天:表达式树(Expression Trees)

目录 什么是表达式树&#xff1f; 核心概念 1.表达式树的构建 2. 表达式树与Lambda表达式 3.解析和访问表达式树 4.动态条件查询 表达式树的优势 1.动态构建查询 2.LINQ 提供程序支持&#xff1a; 3.性能优化 4.元数据处理 5.代码转换和重写 适用场景 代码复杂性…...

LabVIEW双光子成像系统技术

双光子成像技术的核心特性 双光子成像通过双低能量光子协同激发机制&#xff0c;展现出显著的技术优势&#xff1a; 深层组织穿透能力&#xff1a;适用于活体组织深度成像 高分辨率观测性能&#xff1a;满足微观结构的精细研究需求 低光毒性特点&#xff1a;减少对样本的损伤…...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中&#xff0c;我们训练出的神经网络往往非常庞大&#xff08;比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer&#xff09;&#xff0c;虽然精度很高&#xff0c;但“太重”了&#xff0c;运行起来很慢&#xff0c;占用内存大&#xff0c;不适合部署到手机、摄…...