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用纵向磁光克尔效应观察Co/Cu/Co三层膜正交方向磁矩随磁场的翻转过程
文档格式:PDF 文档大小:445.35KB 文档页数:5
运用光弹调制器和锁向放大器作为主要的光电子仪器,搭建磁光克尔效应实验系统,将平行和垂直磁场应用于纵向磁光克尔(Kerr)效应,用来分析薄膜正交方向磁矩随磁场翻转的情况.应用此方法,研究了在不同衬底上用磁控溅射方法制备的Co(2.7nm)/Cu(2nm)/Co(2.7nm)三层膜的磁性及磁矩翻转,探索其耦合机理.衬底与间隔层Cu层表面结构的差异,诱导了底层Co与表面层Co结构的差异,导致底层和表面层Co膜的矫顽力不同,从而实现了两铁磁层的磁矩翻转不一致
成都理工大学:《大学物理》课程教学资源(PPT课件)第十七章 波动光学
文档格式:PPT 文档大小:800.5KB 文档页数:6
一、光的干涉 1理解相千光的条件及获得相干光的方法. 2掌握光程的概念以及光程差和相位差的关系,理解在什么情况下的反射光有相位跃变. 3能分析杨氏双缝干涉条纹及薄膜等厚干涉条纹的位置. 4了解迈克耳孙干涉仪的工作原理
《大学物理》课程PPT教学课件:第十七章 波动光学(教学要求)
文档格式:PPT 文档大小:92.5KB 文档页数:4
一、光的干涉 1理解相千光的条件及获得相千光的方法. 2掌握光程的概念以及光程差和相位差的关系,理解在什么情况下的反射光有相位跃变. 3能分析杨氏双缝干涉条纹及薄膜等厚干涉条纹的位置. 4了解迈克耳孙干涉仪的工作原理
东南大学:《大学物理学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十一章 光学习题课
文档格式:PPT 文档大小:1.8MB 文档页数:44
一,光的干涉 1 理解相干光的条件及获得相干光的方法. 2 掌握光程的概念以及光程差和相位差的关系,理解在什么情况下的反射光有相位跃变. 3 能分析杨氏双缝干涉条纹及薄膜等厚干涉条纹的位置
《教育科学研究方法》课程教学课件(访谈法)SPSS 16实用教程 第3章 统计描述
文档格式:PPT 文档大小:4.5MB 文档页数:177
3.1 均值(Mean)和均值标准误差(S.E.mean) 3.2 中位数(Median) 3.3 众数(Mode) 3.4 全距(Range) 方差(Variance)和标准差 (Standard Deviation) 3.5 四分位数(Quartiles)、十分位数 (Deciles)和百分位数(Percentiles) 3.6 3.7 频数(Frequency) 3.8 峰度(Kurtosis) 3.9 偏度(Skewness) 3.10 标准化Z分数及其线性转换 3.11 探 索 分 析 3.12 交叉列联表分析 3.13 多选项分析 3.14 基本统计分析的报表制作
武汉工程大学:《无机非金属材料测试方法 Inorganic Nonmetal Material Testing Techniques》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 热分析 Thermal Analysis
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:60
第一节 热分析技术的概述 第二节 物质的热效应 第三节 差热分析(DTA) 第四节 热重分析 (Thermogravimetric Analysis) 第五节 示差扫描量热法 (Differential Scanning Calorimeter,DSC) 第六节 热分析法在材料研究中的应用
电子科技大学:《数字信号处理》课程教学资源(试题及实验指导)实验2
文档格式:DOC 文档大小:36.5KB 文档页数:2
实验2离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析 实验目的:加深对离散系统的差分方程冲激响应和卷积分析方法 的理解。 实验原理:离散系统
南京农业大学:《遗传学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十三章 数量遗传
文档格式:PPT 文档大小:207KB 文档页数:39
一、概念质量性状:表现不连续、个体差异明显可以分组求比例,文字描述。数量性状:表现连续、个体差异不明显,不能分组求比例。计量描述。研究方法:大群体n≥30、多世代、复杂的统计
一种不完备信息表的预处理方法
文档格式:PDF 文档大小:358.57KB 文档页数:5
针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的
一种基于卷积神经网络的CSI指纹室内定位方法
文档格式:PDF 文档大小:1.28MB 文档页数:11
针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)的信道状态信息(Channel state information,CSI)指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息,利用CNN进行训练,保存训练后的CNN网络模型作为指纹;在线阶段,针对不同实验场景,对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理,引入改进的基于概率的指纹匹配算法,利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外,为增强算法普适性,针对复杂室内场景,提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验,信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差,验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性
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