【光学】基于matlab菲涅耳衍射S-FFT计算平面波照射下给定波长及距离的衍射场振幅图像【含Malab源码 11032期】

最新推荐文章于 2025-05-14 18:43:41 发布
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⛄一、菲涅耳衍射S-FFT计算平面波照射下给定波长及距离的衍射场振幅图像

菲涅耳衍射是光波通过一个小孔或者细缝后的衍射现象。在菲涅耳衍射中，光波通过小孔或细缝后，会在衍射屏上形成衍射场。这个衍射场的振幅图像可以通过S-FFT（Split-Step Fourier Transform）来计算。

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深度学习模型：BiLSTM (Bidirectional LSTM) - 双向长短时记忆网络详解
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以股票价格预测为例，正向 LSTM 可以分析过去的价格走势对当前价格的影响，反向 LSTM 可以从未来的价格变化趋势中反推当前价格的潜在因素，两者结合可以更全面地预测股票价格的未来走势，提高预测的准确性和可靠性。例如，常见的做法是简单的拼接操作：，这样得到的隐藏状态 就同时包含了序列正向和反向的信息，能够更全面地捕捉序列的特征和上下文关系。BiLSTM 是在 LSTM 的基础上构建的，它在每个时间步上同时运行两个 LSTM，一个按照序列的正向顺序处理数据，另一个按照反向顺序处理数据。
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BiLSTM：深度学习中的双向长短期记忆网络
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在深度学习的浪潮中，BiLSTM（双向长短期记忆网络）以其独特的结构和强大的性能，在处理序列数据方面脱颖而出。本文将详细介绍BiLSTM的原理、应用案例、研究进展、技术挑战以及未来趋势，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解和应用BiLSTM。
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菲涅尔衍射的S-FFT算法实现
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本程序利用S-FFT算法实现菲涅尔衍射的计算，并图示给出衍射光斑的比较。衍射屏默认为圆孔，其他形状可自行修改。
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【LSTM分类】基于长短时记忆神经网络结合多头注意力机制LSTM-Mutilhead-Attention实现数据分类附matlab代码
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本文提出了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）和多头注意力机制相结合的LSTM-Multihead-Attention模型，用于数据分类任务。该模型充分利用了LSTM在处理序列数据方面的优势，以及多头注意力机制在捕获数据中不同特征的能力。实验结果表明，LSTM-Multihead-Attention模型在多个数据集上取得了优异的分类性能，证明了其在数据分类任务中的有效性。1. 引言数据分类是机器学习中的一个基本任务，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和医疗诊断等领域。
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本文介绍了双向长短期记忆网络（BiLSTM）的数学原理。首先解释了LSTM作为递归神经网络的变体，通过引入门控机制解决了传统RNN中的梯度问题。随后详细描述了LSTM的关键组成部分，包括遗忘门、输入门、更新单元状态、细胞状态更新、输出门和隐状态更新的计算过程。接着对BiLSTM进行介绍，指出其在时间序列上同时运行两个LSTM，一个前向处理，一个后向处理，最终将两者的隐藏状态连接形成最终的双向隐藏状态。本文阐述了BiLSTM的原理及其在序列建模中的重要性。
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在时间序列预测领域，TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构，分别是TCN（Temporal Convolutional Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）和多头注意力机制（Multihead Attention）。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系，从而提高预测的准确性和稳定性。首先，让我们来看一下TCN。
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用来自己学习，复习
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网络，一个按照正向顺序处理输入序列，另一个按照反向顺序处理输入序列。遗忘门（forgetgate）：决定上一个时间步的细胞状态对当前时间步的影响程度。输入门（input gate）：决定当前时间步的输入信息对细胞状态的影响程度。隐藏状态（hiddenstate）：当前时间步的输出，也是下一个时间步的输入。输出门（output gate）：决定细胞状态对当前时间步的输出影响程度。输入门用来控制当前输入数据对记忆单元状态值的影响。LSTM 是一种特殊的 RNN，它通过引入。输出门用来控制记忆单元状态值的输出。
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