过调整采集和激发模式来抵消图像背景。当前不足：如今，NIR-II荧光成像已经用于临床指导复杂的肝肿瘤手术。然而，光吸收的建设性作用在某种程度上似乎被忽视了。高质量图像的最终采集往往是通过使用更长的波长，夸大其对散射抑制的积极效果，并认为同时产生的吸收会衰减有用的信号。而事实上，一些工作已经揭示散射介质中吸收引起的分辨率增强，这是由于背景信号经历了更长的光程。然而，如何充分利用光吸收来选择合适的荧光成像窗口仍未明确。共聚焦和光片显微镜等与宽场显微镜相比，引入针孔的扫描共聚焦显微镜不可避免地浪费了有用的信号并延长了成像持续时间。光片激发总是对样品的透明度提出很高的要求。因此，仍然迫切需要时空分辨率 ...
，对于给定的激发，这种光纤允许每个偏振有 120 个模式)里传输产生的非线性映射关系作为机器学习的物理实现。(1)空间调制(SLM实现，Holoeye Pluto-NIRII )强脉冲激光携带的输入数据信息，空间调制光束经透镜傅里叶变换后聚焦在光纤的入射面。耦合到光纤每个模式的光量(amount of light)由入射光振幅和模式分布(mode profile)之间的内积给出。(2)在光纤中传输时，最初的复模式系数随着时空线性和非线性效应发生演变。信息的非线性变换由光纤模式之间的非线性能量交换完成。(3)光纤出射端的变换后的信息成像在相机上。像的每一个像素作为线性回归或单层神经分类算法的输入 ...
冲都会短暂地激发原子核。原子核释放吸收的射频能量，被射频探测器所测量。检测到能量的频率表明它是从哪个空间位置传输过来的，检测到的信号强度与那个位置的氢核密度成正比。尽管三维梯度允许在一次测量中对整个体积进行编码，但实际上这很难实现。因此，使用一维梯度序列扫描体积。因此，RF 测量值对应于磁场梯度方向上的线积分，并且使用后处理技术（例如滤波反投影）来恢复有关软组织特征的信息。众多的自由度，例如，在静态磁场中，在磁场梯度的时域变化中，以及在探头 RF 信号的脉冲序列中，实现了各种可能的测量。例如，我们可以最大限度地减少测量时间（这对于在功能性 MRI 中创建实时视频至关重要），或在无需外部造影剂的 ...
，在紧密聚焦激发光的双光子激发下，横向空间分辨率可以用对物体区域中强度分布的高斯拟合来很好地描述。空间分辨率为照明点扩散函数的平方的最大强度的1∕e半径，定义为：其中，λ为照明光的波长，NA为物镜的数值孔径。我们将成像系统的横向空间分辨率定义为IPSF2的1∕e2点的全宽度:求解NA，在小于0.7的假设下，我们发现0.65NA的物镜足以在1040nm照明光下提供约1μm的空间分辨率。因此，我们选择一个40×∕0.65NA的物镜。基于这个物镜，我们现在选择能够提供所需 FOV 的扫描透镜和套筒透镜Tube Lens。实际上，这相当于选择具有适当 f 数 (f ∕#) 的 Tube Lens。套筒 ...
是采样频率与激发重频的差值。这个概念很快通过一对相互稳定的锁模激光器实现，通常被称为异步光采样(ASOPS)[8]。双光梳方法和ASOPS激光系统的一个显著区别是两个脉冲序列锁在一起的相位和定时的精度。因为双光梳锁模的发明，特别是在一个自由运行的激光腔产生两个光频梳，这个边界已经变得模糊。这种激光器最初是在光纤[9]和固态[10,11]增益材料中实现的，随后出现了大量的激光腔多路复用方法[12]。由于脉冲在同一腔内循环，它们经历类似的干扰，导致相关的噪声特性，这对于实际应用[13]来说已经足够了。类似地，与电子锁定异步光采样ASOPS系统相比，由于共腔结构和锁模激光器振荡器的优秀无源稳定性，有 ...
可重复的单击激发• 内部传感器评估和过程控制• 自动搜索和调整冲击力• 位置的变化是自动预测的• 通过附件配置脉冲特性• 通过远程控制或集成到客户系统中来触发功能• 在德国设计和组装• CE认证1.确保单次激发双重撞击激励可以在时域和频域检测到2.丰富的配件支持不同的传感器-尖端-配重的组合。综述上文介绍WaveHitMAX - 第一款用于全自动冲击测试的智能脉冲锤，在全新的AI智能脉冲领域实现真正意义上的全自动智能脉冲锤！如果您对WaveHitMAX-全自动冲击测试的智能脉冲锤有兴趣，请访问上海昊量光电的官方网页：https://www.auniontech.com/details-1495 ...
所有频率进行激发。最重要的一点要注意，频响函数作为滤波器，作用在输入激振力上，这样得到了某种输出响应。所示的激励激起了所有阶模态，因此就一般情况下，响应是输入激励激发起来的所有阶模态的线性叠加。现在，如果激励不包含所有频率而只是激起了一个特定的频率（评价工作状态时，我们所关心的通常是此类情况），情况又会怎样。让我们来考虑一个简单平板，平板受到按正弦方式变化的输入激振力的激励。而且也假设激振力施加于平板的某个角上。对于本例，将只考虑平板的响应，假设输入激励仅仅激起了2阶模态（当然还有更多阶的模态，但让我们从简单入手）。现在，根据图1和公式1，我们了解到，决定响应的关键在于输入和输出位置之间的FR ...
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