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太赫兹鬼成像

偏微分方程求解对于波动方程等偏微分方程,难以直接求解析解,一般采用数值方法求解。目前电磁学主要通过有限元法(FEM)(通过Galerkin法基函数分解)、有限时域差分法(FDTD)、矩量法(MoM)等进行数值模拟。对于更一般的偏微分方程求解方法,这里介绍Method of Lines方法求解。 Method of LinesMethod of Lines是求解偏微分方程的一种通用计算方法。Meth
2022-08-17

牛顿迭代法隐式欧拉法求解微分方程

牛顿迭代法求解ODE首先根据 dy/dx = f(x, y) 构建 F(x, y) = 0,然后求解F(x, y)对y的导数,然后迭代求解零点误差 abs(F(x, y) - F(x, next_y)) 最小处的y,将next_y作为y带入下一个递归, 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333
2022-08-16

Marching Cube算法提取网格

PyMesh3DBasic InstallationThis project for mesh render in data science. 12pip install --upgrade pippip install pymesh3d If you need mayavi backend. 12pip install mayavipip install pyqt Quick Start12
2022-08-15

太赫兹鬼成像

1 简介1.1 量子鬼成像1.2 经典鬼成像1.3 计算成像2 原理2.12.23 鬼成像方案3.1 SI编码3.2 VO2编码3.3 泵浦光编码4 发展方向
2022-08-11

动态开点线段树

动态线段树模板12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849/** * @Description: 线段树(动态开点) * @Author: LFool * @Date 2022/6/7 09:15 **/public class SegmentTreeDynamic
2022-07-09

反滤波

使用傅里叶变换去卷积和逆滤波如果已经有了一张具有模糊核的模糊图像,我们需要将其恢复到原始图像。原理上,我们只需要对原有的滤波卷积核每一个值进行倒数的操作即可实现逆滤波器的效果。在此我们仍然是在频域上进行卷积,代码如下。 需要注意的是,卷积核取到数的过程中需要在原来的数值上加一个微小数值epsilon,以避免分母为零。 12345678910111213141516171819202122im =
2022-07-05

高斯差分和超高斯滤波

123456789101112131415161718def gauss_func(Nx, sigma, n): x = np.arange(Nx) * dx cen = x0 print(cen) amp = 1 return amp * np.exp(-(x - cen) ** n / (2 * sigma ** n))def gauss_func2d(Nx, N
2022-07-05

超高斯滤波和阶跃函数

2022-07-05

matplotlib colorbar位置

matplotlib 3.5以上版本 12345678fig, ax = plt.subplots(figsize = [3, 1.5])norm = mpl.colors.Normalize(0, 20, clip=True)im = plt.pcolormesh([[0,0,0],[0,0,20],[0,6,0]], cmap = 'jet', norm = norm)cb
2022-07-04

卷积算法实现AutoCorr和高斯滤波(高斯模糊)

自相关123456from scipy import signalrng = np.random.default_rng()sig = rng.standard_normal(1000)autocorr = signal.fftconvolve(sig, sig[::-1], mode='full') 高斯滤波12345678910import scipyfrom scipy
2022-07-03
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