3、超表面:特性、功能对比与可调机制解析

超表面:特性、功能对比与可调机制解析

超表面特性及相关计算

超表面通常在每个波长使用大约五到十个单元,单元总数较多但并非海量。在这种情况下,引入均匀化的表面电阻和阻抗模型(如式(3.9)中的 (Z_g))仍有意义,不过其值成为入射场配置的函数。这是因为此时不能假定每个单元都被大量相同且激励相同的单元所环绕。当入射角改变时,不同单元中的电流会出现明显的相位差,可认为超表面是介于普通材料和天线阵列之间的介观结构。

对于无限且周期性的超表面在平面波照射下,能够通过数值甚至解析方法计算单元间的相互作用场以及表面阻抗。这是因为单元仅在感应电流的相位上存在差异,若已知入射角,就能确定该相位差。在模拟方面,只需在周期性边界条件下模拟一个单元即可。然而,若阵列有限、单元不完全相同、单元间距不一致或照射并非平面波,就无法采用上述方法,此时整个阵列的所有单元相互作用,成为一个全局问题。为实现电大超表面的异常反射,可将其建模为一组周期性排列的超单元,但每个超单元包含许多不同的小单元,需共同进行优化。

超表面功能及优势对比

简单功能实现

若设备所需功能是“输入场”为单个平面波,“输出场”为同向传播或镜面反射的平面波(理想吸收体情况下振幅可能为零),则表面应是均匀的。若为单元阵列,周期应小于 (\lambda/2),且所有单元至少在每个波长大小的区域内平均响应相同时相同。实现此类简单功能可选择三种可调表面:材料片(如机械可拉伸的)、相控阵或超表面。选择可基于控制元件的可用性、简易性和成本(仅需一个控制信号)。使用传统相控阵天线或许更具优势,因其单元数量最少。不过,由于所有单元偏置电压相同,单元数量多少影响不大。从实际角度看,每个波长设置多个单元可能更好,因为

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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