摘要:本文旨在量化使用超声射频 (RF) 信号对脑组织内源性运动进行成像时使用的位移参数。在一项临床前研究中,具有 RF 输出的超声诊断系统配备了专用的信号处理软件和受试者头部超声换能器稳定装置。这允许使用 RF 扫描框架来计算微米范围的位移,不包括超声检查员引起的运动。对动态幻影实验中定量位移估计的分析表明,根据信号片段之间的皮尔逊相关性 (最小 p ≤ 0.001),55 μm 至 2 μm 的位移被量化为可信的。实验和临床成像中使用了相同的算法和扫描硬件,这允许将幻影结果转化为阿尔茨海默病患者和健康老年受试者作为例子。六个体内心动周期事件的可信定量位移波形范围从 8 μm 到 263 μm(皮尔逊相关性 p ≤ 0.01)。位移时间序列显示出评估扫描平面每个点的内源性位移信号形态的良好可能性,而位移图(位移参数的区域分布)对于组织表征至关重要。
这项研究研究了基于视频的智能手机应用程序(VBA)的有效性和可靠性,以测量杠铃卧推,后蹲和硬拉中的位移和速度。九个受过训练的受试者(三个女性;六个男性;年龄:24.2±4.2岁;身高175.8±8.1 cm;体重87.2±18.2kg)完成了两个用于杠铃板凳,后蹲,后蹲和隔光度的测试重度课程。卧推,后蹲和硬拉完成了八次重复,重量为40kg,并以快速和缓慢的速度完成。杆位移和平均速度。通过Pearson的产品矩相关系数(R),类内相关系数(ICC)和Bland-Altman图,对VBA的有效性和可靠性进行了分析。位移数据显示出中度至几乎完美的相关性(r = 0.43- 0.94),并且中度至优异的可靠性(ICC = 0.67-0.98)和Bland-Altman图显示了很小的偏见(<2cm)。平均速度数据显示出很大至几乎完美的相关性(r = 0.67-0.95),并且良好至优异的可靠性(ICC = 0.79-0.94),而Bland-Altman揭示了很小的偏见(<0.06 m/s)。与MC的黄金标准测量相比,这项研究中检查的VBA既有效又可靠。这些结果提供了证据表明,在快速和较慢的运动速度下,VBA可以用于卧推,后蹲和硬拉的位移和平均速度的跟踪。
尽管可以用卢瑟福背散射光谱法 (RBS) 和 X 射线衍射 (XRD) 高精度地测量材料成分和应变,但这些技术非常耗时,并且提供的信息是样品相对较大区域的平均信息,远大于典型的设备尺寸。这使得它们不适合表征亚微米级的成分和应变变化,这种变化发生在例如选择性半导体生长过程中或结构化之后。透射电子显微镜 (TEM) 结合能量色散 X 射线光谱法 (EDXS) 或电子纳米衍射可以提供具有纳米级分辨率的成分和晶格信息,但是这些技术需要破坏被分析的样品。相反,微拉曼光谱可以提供亚微米分辨率和高速,并且是非破坏性的。因此,微拉曼光谱可以成为研究 Si x Ge 1 − x − y Sn y 层中材料成分和应变的有效工具。为了通过拉曼光谱测量成分和应变,必须推导出拉曼光谱峰位置与材料成分以及应变之间的经验关系。之前对 Si x Ge 1 − x − y Sn y 合金拉曼位移的研究
3传感来自正交测量值10 3.1位移感测,并通过正交测量值传感。。。。。。。。。。。。10 3.1.1 fock状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.1.2相干状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.1.3高斯州。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.1.4猫状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.1.5 Fock状态叠加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.1.6结果摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.2旋转传感,并进行正交测量。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.1 fock状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2.2相干状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2.3高斯州。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.4猫状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.5结果摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
摘要:桥梁损坏检测对于确保桥梁结构的安全性和完整性至关重要。传统的损伤检测方法通常依赖于手动检查或基于传感器的测量结果,这可能是耗时且昂贵的。近年来,计算机视觉技术在桥梁位移测量和损伤检测中显示了有希望。这项研究的目的是从基于计算机视觉的方法测量的位移中提取可靠的特征,这些方法对结构条件变化敏感,同时对操作条件的变化有牢固的变化。特别是,本研究论文使用基于基于计算机视觉的位移测量的横向影响比(DTIR)定义的指标提出了一种新颖的桥梁损伤检测方法。所提出的方法利用计算机视觉算法在移动负载下提取桥梁的位移响应。DTIR指示器定义为在两个相邻梁之间的车辆诱导的桥梁准静态位移比,被提取为对损伤敏感的特征。理论推导证明,DTIR指标仅与车辆在甲板上的结构状况和横向位置有关,而与车辆重量和速度的变化无关。为了验证所提出的方法的有效性,在具有不同结构条件的多束梁桥上进行了一系列驱动实验。结果证明了所提出的方法准确检测结构损伤的发生和可能位置的能力。此外,本文讨论了用于桥梁损坏检测的DTIR指标的优点和局限性,以及如何将所提出的方法推广到具有两个以上的交通车道的桥梁。总而言之,提出的方法为在操作条件下的桥梁提供低成本,易于部署和可扩展的健康监控解决方案提供了有希望的解决方案。
图3:基于α-MOO 3的EUV检测器的性能:(a)在不同的光子能量和偏置电压下测量当前时间(I-T)曲线,而EUV辐射在周期中关闭并在循环中打开。时间归一化,以在同一面板中显示所有数字。随着偏差的增加,信号增加,但黑电流也有所增加。(b)。在分贝(𝑑𝐵)中作为光子能量的函数的信噪比(SNR)在低偏置时显示出强信号强度约为15 dB。由于在给定较高的偏置电压下暗电流值增加,在较高的偏置电压下,信号强度降低。(c)EUV在给定光子能量下诱导的电流对光子通量依次增加的响应,表明在检测极高的通量〜10 12𝑃ℎ/𝑠时没有饱和或降解,显示了设备稳定性。(d)记录电流的密度图与极高通量(〜10 12𝑝ℎ𝑜𝑡𝑜𝑛𝑠/𝑠)下的100个连续重复测量的偏置电压(-5至5𝑉)的函数进行了测试,以测试该设备的
摘要:已经开发了一种高分辨率传输电子显微镜(HR-TEM)和高分辨率扫描传输电子显微镜(HR-STEM)图像的互惠空间处理方法。命名为“绝对应变”(Abstrain),它可以通过用户定义的Bravais晶格对平面间距离和角度,移位场以及应变张量组件进行定量和映射,并从特定于HR-TEM和HR-STEM成像的图像扭曲中进行校正。我们提供相应的数学形式主义。抽象超出了对现有方法的限制,即通过对感兴趣区域进行直接分析,而无需在同一视野上具有相似晶体结构的参考晶格边缘。此外,对于由两种或多种原子组成的晶体,每个原子都有其自身的子结构约束,我们开发了一种名为“相对位移”的方法,用于提取与一种原子类型的亚晶状体和测量原子色谱柱相关的子晶状体,并与与Bravais lattice lattice lattice lattice或另一个子结构相关的原子柱相关。证明了抽象和相对位移在功能性氧化物铁电异质结构的HR-STEM图像中的成功应用。
位移损伤剂量 (DDD) 是预测在太空环境中使用且会受到辐射的半导体器件寿命的常用指标。DDD 通常根据 Norgett-Robinson-Torrens (NRT) 模型根据非电离能量损失估算,尽管所谓的有效 DDD 的新定义考虑了半导体中非晶化的分子动力学 (MD) 模拟。本研究开发了一个新模型,用于计算碳化硅 (SiC)、砷化铟 (InAs)、砷化镓 (GaAs) 和氮化镓 (GaN) 半导体的常规和有效 DDD 值。该模型是通过扩展粒子和重离子传输代码系统 (PHITS) 中实现的每原子位移计数获得的。这种新方法表明,由于直接撞击造成的非晶化,砷基化合物的有效 DDD 高于传统 DDD,而由于复合缺陷,SiC 的这种关系则相反。对于暴露于质子的 SiC 和 GaN,有效 DDD/传统 DDD 比率随质子能量的增加而降低。相反,对于 InAs 和 GaAs,该比率在质子能量高达 100 MeV 时增加到 1 以上,并且趋于稳定,因为缺陷产生效率(即 MD 模拟的碰撞级联末端稳定位移数量与 NRT 模型计算的缺陷数量之比)在损伤能量值高于 20 keV 时不会增加。通过计算低地球轨道上夹在薄玻璃盖和铝板之间的半导体的有效 DDD 值,证明了该模型的实际应用。结果表明,通过将玻璃盖厚度增加到 200 μ m,可以显著降低有效 DDD,从而证实了屏蔽太空中使用的半导体器件的重要性。这种改进的 PHITS 技术有望通过预测宇宙射线环境中具有复杂几何形状的各种半导体的有效 DDD 值来协助半导体设计。
摘要:体内生物医学设备是振动能量收集研究最多的应用之一。在本文中,我们研究了一种新型高位移设备,用于收集心跳以驱动无导线植入式起搏器。由于位置特殊,设计此类设备时必须考虑某些限制。事实上,系统的总尺寸不得超过 5.9 毫米,才能在无导线起搏器内使用,并且它必须能够在低于 50 Hz 的频率下产生低于 0.25 m/s 2 的加速度。建议的设计是基于尺寸为 4.5 mm 的方形驻极体的静电系统。它基于准手风琴结构,具有非常低的 26.02 Hz 谐振频率和 0.492 N/m 的低刚度,使其在此类应用中非常有用。使用充电电压为 1000 V 的特氟隆驻极体,该装置能够在共振频率下以 0.25 m/s 2 的振动速率产生 10.06 μW 的平均功率。