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,這時候去掉激發光,材料導帶中的電子從激發態回到基態,緩慢放出較長波長的光,放出的這種光就叫熒光.如果把熒光的能量--波長關系圖作出來,那么這個關系圖就是熒光光譜.電子從激發態回到基態經歷的時間即為熒光壽命.為了評估異質結中載流子的分離和傳輸特性,可對異質結進行熒光壽命測試.上圖紅藍黑色曲線分別對應WS2,ReS2&WS2界面,ReS2的熒光壽命.可以看到ReS2的熒光壽命幾乎沒有信號,由于ReS2區域的壽命比WS2和界面區域的信號弱得多,因此在這種泵浦探測波長下,無法從ReS2到WS2傳輸光生載流子.所以從WS2到ReS2的光生載流子的時間動力學可直接評估WS2&ReS2異質 ...
。用任意序列激發系統，測量產生的行為，并用解碼的通信總線解釋這些行為，以獲得芯片性能的全圖。從Python和LabVIEW到C和c#，數十種編程語言都可以訪問簡單的api，這使得自動化和腳本化測試變得簡單和有趣。FPGA 開發FPGA開發一開始經常會遇到一系列挫折。安裝一個龐大的單塊開發套件，找到合適的HDL來驅動你的外圍設備，安裝線纜驅動程序來編程線路，所有這些都是在你寫一行代碼之前完成的。Moku 云編輯功能消除了這種復雜性，允許學生只關注手頭的代碼。進一步擴展到專用FPGA課程與DSP模塊。學生可以快速訪問高質量的模擬前端，并可以在我們多儀器模式下運行HDL設計，云編輯功能還提供了簡單， ...
沖都會短暫地激發原子核。原子核釋放吸收的射頻能量，被射頻探測器所測量。檢測到能量的頻率表明它是從哪個空間位置傳輸過來的，檢測到的信號強度與那個位置的氫核密度成正比。盡管三維梯度允許在一次測量中對整個體積進行編碼，但實際上這很難實現。因此，使用一維梯度序列掃描體積。因此，RF 測量值對應于磁場梯度方向上的線積分，并且使用后處理技術（例如濾波反投影）來恢復有關軟組織特征的信息。眾多的自由度，例如，在靜態磁場中，在磁場梯度的時域變化中，以及在探頭 RF 信號的脈沖序列中，實現了各種可能的測量。例如，我們可以最大限度地減少測量時間（這對于在功能性 MRI 中創建實時視頻至關重要），或在無需外部造影劑的 ...
，在緊密聚焦激發光的雙光子激發下，橫向空間分辨率可以用對物體區域中強度分布的高斯擬合來很好地描述。空間分辨率為照明點擴散函數的平方的最大強度的1∕e半徑，定義為：其中，λ為照明光的波長，NA為物鏡的數值孔徑。我們將成像系統的橫向空間分辨率定義為IPSF2的1∕e2點的全寬度:求解NA，在小于0.7的假設下，我們發現0.65NA的物鏡足以在1040nm照明光下提供約1μm的空間分辨率。因此，我們選擇一個40×∕0.65NA的物鏡。基于這個物鏡，我們現在選擇能夠提供所需 FOV 的掃描透鏡和套筒透鏡Tube Lens。實際上，這相當于選擇具有適當 f 數 (f ∕#) 的 Tube Lens。套筒 ...
是采樣頻率與激發重頻的差值。這個概念很快通過一對相互穩定的鎖模激光器實現，通常被稱為異步光采樣(ASOPS)[8]。雙光梳方法和ASOPS激光系統的一個顯著區別是兩個脈沖序列鎖在一起的相位和定時的精度。因為雙光梳鎖模的發明，特別是在一個自由運行的激光腔產生兩個光頻梳，這個邊界已經變得模糊。這種激光器zui初是在光纖[9]和固態[10,11]增益材料中實現的，隨后出現了大量的激光腔多路復用方法[12]。由于脈沖在同一腔內循環，它們經歷類似的干擾，導致相關的噪聲特性，這對于實際應用[13]來說已經足夠了。類似地，與電子鎖定異步光采樣ASOPS系統相比，由于共腔結構和鎖模激光器振蕩器的無源穩定性，有 ...
可重復的單擊激發? 內部傳感器評估和過程控制? 自動搜索和調整沖擊力? 位置的變化是自動預測的? 通過附件配置脈沖特性? 通過遠程控制或集成到客戶系統中來觸發功能? 在德國設計和組裝? CE認證1.確保單次激發雙重撞擊激勵可以在時域和頻域檢測到2.豐富的配件支持不同的傳感器-尖端-配重的組合。綜述上文介紹WaveHitMAX - 一款用于全自動沖擊測試的智能脈沖錘，在全新的AI智能脈沖領域實現真正意義上的全自動智能脈沖錘！如果您對WaveHitMAX-全自動沖擊測試的智能脈沖錘有興趣，請訪問上海昊量光電的官方網頁：http://www.champaign.com.cn/details-1495. ...
所有頻率進行激發。重要的一點要注意，頻響函數作為濾波器，作用在輸入激振力上，這樣得到了某種輸出響應。所示的激勵激起了所有階模態，因此就一般情況下，響應是輸入激勵激發起來的所有階模態的線性疊加。現在，如果激勵不包含所有頻率而只是激起了一個特定的頻率（評價工作狀態時，我們所關心的通常是此類情況），情況又會怎樣。讓我們來考慮一個簡單平板，平板受到按正弦方式變化的輸入激振力的激勵。而且也假設激振力施加于平板的某個角上。對于本例，將只考慮平板的響應，假設輸入激勵僅僅激起了2階模態（當然還有更多階的模態，但讓我們從簡單入手）。現在，根據圖1和公式1，我們了解到，決定響應的關鍵在于輸入和輸出位置之間的FRF ...
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