反射与透射分析
当前话题为您枚举了最新的 反射与透射分析。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
基于MATLAB的平面光波在介质表面的反射与透射分析
通过MATLAB分析了平面光波在介质表面的反射和透射过程,推导了菲涅尔公式。研究了光波从光疏介质进入光密介质和从光密介质进入光疏介质时的复振幅反射率和透射率,以及这些量随入射角度变化的光强曲线。此外,还模拟了光波在不同介质中传播的特性变化,并分析了布儒斯特起偏角和全反射发生的条件和数值,验证了理论计算的准确性。
Matlab
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2024-09-28
分层薄膜透射和反射系数计算工具MATLAB开发
该脚本计算多层薄膜堆栈的反射和透射系数,使用给定的入射角、偏振、波长、每层复折射率和厚度。程序假定介质的入射和出射是无损的,但薄膜层可能存在损耗。所有层均假定为非磁性。对于磁性介质,需参考更广泛的理论处理。基于K. Pascoe的技术报告《通过分层有损介质的反射率和透射率:A用户友好的方法》(2001年)。
Matlab
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2024-07-19
使用Matlab计算随机分布二维柱散射的反射和透射
这个程序利用多级散射理论,计算了随机分布的二维柱体在反射和透射方面的特性。
Matlab
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2024-08-26
NTP反射攻击DDoS追踪研究
利用NTP反射放大攻击的特点,对开放公共NTP服务的中国大陆主机发起主动探测,获取返回信息,用于追踪分析全球范围NTP反射类DRDoS攻击事件。从2014年2月开始,观测周期164天,每2小时探测大陆近1.4万台NTP服务主机,记录了数十万个疑似DDoS攻击目标IP地址。
统计分析
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2024-04-30
雷达多反射点目标跟踪技术
《跟踪雷达目标与多反射点》是Texas Instruments公司发布的一份技术文档,详细介绍了针对具有多个反射点的雷达目标的跟踪算法。文档通过多次修订,提供了算法的详细解释和配置参数的更新,适用于毫米波雷达系统。将深入探讨其核心知识点。
算法与数据结构
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2024-07-25
利用反射技术优化和修复Access数据库(无外部依赖)
在信息技术领域,Access数据库是由微软开发的一种常见的关系型数据库管理系统,广泛应用于小型企业和个人的数据管理。随着时间的推移,数据库可能会变得庞大并降低性能,甚至可能出现损坏的情况。在这种背景下,利用反射技术进行优化和修复Access数据库显得尤为重要。反射技术指的是在程序运行时动态获取和操作类、对象、方法等信息的能力。在.NET框架下,反射为开发者提供了一种强大的机制,允许他们检查和修改程序的运行状态。利用VC++.NET开发,意味着我们将使用C++的.NET版本,它整合了.NET Framework的各种功能,包括反射。通过反射,开发者可以直接操作Access数据库,无需依赖任何外部库或API进行压缩和修复操作。数据库压缩的目的是减少存储空间并提高读取速度,方法包括删除不必要的数据、压缩字段和优化表结构。修复数据库可能涉及到复杂的过程,如检查和修复数据页、索引和事务日志。Access数据库可能因突发情况损坏,但开发者可以通过自定义逻辑,如备份恢复、扫描修复坏扇区和重建索引等,来解决这些问题。总之,利用反射技术优化和修复Access数据库(无外部依赖)展示了.NET Framework的强大功能,体现了编程中的灵活性和自适应性。
Access
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2024-07-18
方差分析与回归分析
估计水平均值:ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r
估计主效应:yi - y, i = 1, 2, ..., r
估计误差方差:MS. = S^2 / r
统计分析
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2024-05-15
绘制统计直方图Matlab代码 - 人体压力反射的Seidel-Herzel模型的Modelica实施
绘制统计直方图Matlab代码 - 人体压力反射的Seidel-Herzel模型的Modelica实施。该项目基于H. Seidel在其博士学位论文中开发的人体压力反射模型,受H. Herzel指导。我们在2015年国际Modelica会议上推出了这一实施。初版模型已被收录为书籍章节和期刊论文,并由K. Kotani等人通过添加噪声项进行了扩展。尽管最初的期刊论文于1998年发表,但我们发现1997年的论文描述了更先进的版本,因此选择此版本作为实施基础。安装和仿真使用OpenModelica在Microsoft Windows,Linux和MacOS上可行。使用Git克隆或下载存档并解压缩后,使用OMEdit打开SHM文件夹,选择示例文件进行仿真。
Matlab
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2024-08-18
聚类分析与因子分析差异
聚类分析:分类观察变量,将共性变量分组,减少变量数量,无新变量生成。
因子分析:选择综合变量,反映原始数据结构,产生新变量。
算法与数据结构
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2024-05-26
多元统计分析与聚类分析
多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。
统计分析
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2024-10-10