matlab中如何测量功率因数

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       【前言】
       830nmInGaAs量子阱激光器在半径最大值处的全宽下测量的光束发散度可以低至13°，
       但尽管光束发散很小，它还是能以2mm长和40μm宽的脊型器件的阈值电流被计算出。


       通过将非对称波导和称为“引脚”的特征结合在一起，我们能够设计出一种优化的外延结构，它不仅产生小于16°的光束发散，这是在半最大值处以全宽测量的，而且还具有非常好的生长耐受性。
       器件测试表明，对于腔长为13mm、脊宽为1μm的器件，光束发散度小至15°，但仍保持约400.2W/A的高斜率效率和40mA的低阈值电流。


       【半导体二极管】
       发射波长约为830nm的半导体二极管激光器具有许多重要应用，例如激光打印和3D传感，这些激光器通常都具有大致圆形的光束轮廓，因为这将极大地降低与光束整形和封装相关的成本。
       以半最大值全宽（FWHM）测量的远场通常为垂直方向约30°，水平方向约5-10°，传统设计操纵波导厚度或/和折射率曲线确实可以减少光束发散在某种程度上。


       然而，这种方法导致量子阱约束因子（Г）降低，这反过来又导致在阈值电流增加的情况下，
       为了在对量子阱约束产生太大影响的情况下减少光束发散因子，非常规熔覆结构，其中较高的折射率层插入较低的包层已经提出了层
       。
       然而，结果表明，当所需的远场低于16°时，即使与设计有轻微偏差，也会导致其形成不同的激光性能。


       发生这种情况时，插入的层只有弱效果（在这种情况下，远场比预期的大得多）或效果太强以至于光学模式不再被限制，或者只是非常弱地限制在活跃区域。
       在后一种情况下，激光性能受到影响，通常以高阈值电流和劣化的光电流（L-I）斜率效率为特征。


       但通过结合非对称波导和称为“引脚”的特征后，能够设计一个优化的外延结构，不仅产生小于16°，但也具有良好的生长耐受性。
       设备测试显示光束发散度小至13°，但对于具有以下特性的器件，
       它们仍能保持约1.15W/A的斜率效率和400mA的低阈值电流腔长2毫米，脊宽40μm。


       【结构设计和设备仿真】
       在建模中使用830nm的激光结构，它包含双InGaAs量子阱（QW），
       这些量子阱被AlGaAs包围格林施层。
       GRINSCH层的铝（Al）摩尔分数为110nm，呈线性从屏障的0.26到包层的0.35不等，该结构是一种不对称结构，因为波导磁芯在包层之间不对称地定位。


       不对称设计使我们能够实现同时光损耗低，电阻小，提高了能量转换效率，这种设计最显著的特点是插入了两个“销”结构N包层。
       “引脚”本质上是大约50nm的薄层
       ，折射率较低与环绕材料相比，必须选择“引脚”材料的折射率小心地使“销钉”仅在材料变化时才对近场具有钉子作用生长会导致量子阱约束因子值降低，从而得出了波导模式。


       其中E表示电场，
       K0=2π/λ0
       、
       与
       λ0
       作为真空中的波长，是自由空间波数，n（x）是外延结构中层的折射率，和
       ne
       是给定的有效指数波导模式。
       传递矩阵方法使用MATLAB直接实现，远场轮廓是然后通过计算对应者近光场的傅里叶变换得到。
       自QW以来晶圆生长方向上的约束因子和光束发散（以下简称VFF）为非常重要的激光参数，“引脚”的优化侧重于找出正确的范围“销”层的材料成分及其位置。


       优化的目标使得QW约束因子应尽可能大，同时光束发散VFF应尽可能低，在进行外延结构优化之前，计算激光阈值电流是使用我们内部开发的软件来确定量子阱约束因子的下限。
       该软件与包括热效应，可用于计算光-电流-电压（L-I-V）特性，
       阈值电流与参数Г的依赖关系适用于腔长2mm、脊宽为40μm的激光器，具有最佳增透（AR）镀膜反射率为7%。


       通过检查操作的依赖性，找到了最佳的AR反射率在AR反射率上实现2W工作功率所需的电流。
       从阈值电流计算中，
       可以将QW约束参数
       量子阱约束因子
       的下限设置为0.6%左右，这是基于以下条件考虑到参数的任何进一步降低都将导致阈值电流急剧增加。


       同样，阈值电流对量子阱约束因子的敏感度高于1.3%，将量子阱约束因子和VFF（FWHM）绘制为Al摩尔分数对“针”层材料的函数，随着Al的增加摩尔分数对于“销”材料，
       量子阱约束因子单调增加，这是由于“针脚”对近场的影响变得更强。
       尽管量子阱约束因子发生了重大变化，光束发散大致保持不变，在设计中，人们选择厚度为50nm，铝更多分数差为0.04，对应于Al0.39GaAs的材料组成。


       由于材料在生长阶段不可避免地会发生变化，因此至关重要的是外延结构设计对材料生长变化具有非常强大的公差。
       虽然有一些影响激光性能的外延结构中的参数，最关键的参数是GRINSCH层厚度以及屏障处材料和格林施边缘材料之间的摩尔派系差异，如外延参数量子阱约束因子和VFF对这些参数的变化非常敏感。
       如果定义特定参数的公差是设计规范与QW值之间的差异，这将会限制量子阱约束因子的变化然后可以看到格林施厚度公差远远超过30%，并且材料成分公差（对于Al（x）GaAs）约为0.03，这种容忍完全在目前的能力范围内。


       【器件制造和测试】
       使用金属有机气相外延（MOVPE）在n+GaAs衬底上生长晶片，它包含两个阻挡层厚度为7nm的压缩应变InGaAsQW，而QW会被AlGaAsGRINSCH层包围。
       这层晶圆是通过生长下部（n侧）和上部（p侧）包层以及“引脚”来完成的将结构插入下层覆层，设计目标为垂直远场为16.5°。


       使用常规光刻和湿法蚀刻处理40μm宽的Ridge激光器，然后使用基板减薄、金属化和刻面涂层，涂层反射率分别为7%和96%正面和背面刻面。
       器件p面朝下安装在AlN陶瓷上，引线键合和芯片键合执行以启用CW操作，
       激光器在连续条件下进行测试，温度设置为20°C使用热电冷却器（TEC）。


       从L-I曲线和2A电流下的波长光谱中能看出，阈值电流为大约400mA，斜率效率超过1.1W/A，激光波长约为823nm。
       热性能还通过测量不同设定温度下的L-I特性来测量（温度范围从20-60°C），从中可以发现T0和T1，
       它们被称为特征温度对于激光阈值电流和斜率效率，分别为约160K和400K，对于2毫米长设备。
       从电流的流向中得出光束发散度约为13°，其中远场剖面的背景水平为有意调整，以便更轻松地查看不同当前水平的远场分布。


       为了给硬件平台提供一个通用的比较标准，每组粒子根据基准函数的复杂性分为两个部分（（f1，f2）和（f3-f8）），f3–f8涉及sin/cos/exp，这会在FPGA上花费更多资源，以允许更少的平行粒子。
       为了探索存储器架构之间的差异，人们将最大的组数设置为4000，这使得所有粒子数据都存储在FPGA芯片上的BRAM中，而无需在BRAM和RAM之间传输数据


       从资源利用率中可以发现，FPGA资源是否得到有效利用，算法实现的资源瓶颈在哪里，以及八个基准测试功能所需的硬件资源百分比的比较。
       每个基准函数中BRAM的利用率随着组数的增加而线性增长，
       与BRAM不同，用于算术的其他资源在不同组中具有固定的利用率百分比，但根据不同基准函数的复杂性而变化。


       当算法的复杂性（主要是QPSO中基准函数的复杂性）较低时，BRAM将成为实现的瓶颈，另一方面，当算法的复杂性很高时，算术资源（DSP，LUT）将成为瓶颈。
       如果不足以满足复杂性，在FPGA上的算法将失败
       ，这是在FPGA上实现算法之前应考虑的最重要的规则之一。


       使用Nsight2用于分析FASI在GPU上性能的工具，Nsight是一种常用的CUDA性能优化工具，对于平台之间的比较，FASI在GPU上的运行时间仅包括两个内核函数的执行，而没有数据准备时间。
       这意味着流多处理器（SM）的Warps的激活率，根据占用情况，人们发现FASI在GPU上得到了很好的优化。


       考虑到SIA的随机性，只能将程序执行的10条轨迹的平均值作为每个基准函数的运行时间，有一个总体趋势，即运行时随着组大小的增加而增加。
       然而，两个相邻组之间的趋势并不像FPGA那样明显，
       GPU上运行时间的增加主要是由于线程之间的扭曲切换以及共享内存和本地内存之间的数据传输。


       由于并联粒子的数量固定，不同组数的翘曲切换次数几乎相同，内存之间的传输延迟很小，因为与并行粒子所需的带宽相比，GPU有足够的带宽。
       最后，翘曲切换的时间主导了GPU上FASI的延迟，这导致运行时间增加。


       使用PErf3用于分析FASI在多核CPU上的性能的工具，这是Linux上常用的性能分析工具，运行时间由系统调用记录CLOCK_gettime，可以计算线程的运行时间。
       重新调度减少了内存的交叉访问，只有组大小的增加才会主导缓存丢失和RAM访问的增加，多核CPU上的FASI在基准函数所罗门上实现了最大5.095Mbit/s的吞吐量。


       基于以上分析，FASI的最大加速发生在FPGA上，这主要归因于以下特点：
       其一，通过定制的流水线结构可以提高SIA的数据流效率
       。
       第二，构建管道结构是FPGA的优势，最后，FPGA的内存架构比GPU和多核CPU更灵活。
       比较FPGA、GPU和多核CPU之间的运行时间，
       由于FPGA上的FASI和多核CPU上的FASI与VI-B节和VI-D节中的分析具有相同的运行时增加趋势，因此组之间的加速比变化并不明显。


       FPGA到GPU的加速比的值随着组数量的增加而减小，因为GPU上FASI的运行时间没有VI-C中讨论的FPGA运行时间增加得那么快。
       随着粒子数量的增加，
       FASI将在GPU上实现更好的加速，而FPGA上的FASI可以在组中的少量粒子下达到更好的加速。


       【总结】
       一种新颖的晶圆展现出了引脚”结构，已被设计用于通过显著提高生长公差来控制光束发散，该结构提供了更多的自由度设计具有改进设备性能的设备。


       测试设备显示光束发散度小至13°，然而，对于具有以下特性的器件，它们仍能保持约1.15W/A的斜率效率和400mA的低阈值电流腔长2毫米，脊宽40μm。
       虽然已经进行了830的演示基于AlGaAs材料体系的纳米激光器，设计理念可应用于不同激光结构基于AlGaAs以及其他材料系统的波长。


       参考文献：
       非常大的可单独寻址阵列通过量子阱获得的800-1000nm波长范围内的高功率单模激光阵列混合技术，SPIE论文集，第5738卷，2005年。
       《低光束发散和高无扭结功率激光器的设计和制造》，IEEEJ.QuantumElectron，2005年。
       用于宽温度范围操作的窄垂直远场975-nm广域DFB激光器，IEEEPhoton，《技术杂志》，第21卷，2009年。
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璩功珊1580matlab 中万用表怎么显示要测量的量? -
常临侍19671525798 ______ 测试电容应该使用指针式三用表(万用表)测量才行;好、坏的判断是用正、负表笔的反、正两次检测; 根据表笔摆动的幅度来判断电容容量的大小;根据表笔摆动后所停留的位置来判断电容漏电的程度.

璩功珊1580嗯 我做的是直齿圆柱齿轮,那你能说具体说说用matlab怎么测量吗?谢谢您啊! -
常临侍19671525798 ______ 如果,是一个平面齿轮图.那么这个就太好测量了. matlab,都是已矩阵形式,表示频. 齿轮图可以二值化,这样就会已0和1分开. 这样只要去掉所有元素都是0的行与列.然后,计算矩阵大小就可以了啊. 当然,也可以用X,Y轴显示图片形式也可以得到结果的.

璩功珊1580想在MATLAB中测量一个方波的频率,应该怎么做?谢谢! -
常临侍19671525798 ______ 根据频率定义求即可f=1/T 方波信号?无非是持续高电平与持续低电平 周期T=k*t k为持续高电平与持续低电平的数据个数,t为采样间隔 比方数据为1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0......采样间隔为0.001秒 那么周期就是T=8*0.001=0.008s 频率为f=1/T=125hz

璩功珊1580matlab中如何提取谐波功率这个量,是通过有功功率无功功率或者电压电流等量求出吗?还是有什么其他公式? -
常临侍19671525798 ______ 目前热门的算法有赤木泰文的基于瞬时无功功率的ip-iq检测算法,稍作变换就可检测谐波;另一种为基于dq旋转矢量变换的瞬时无功功率以及谐波检测方法,具体推导和计算公式可参照论文或者书籍.祝你好运.

璩功珊1580matlab中impedance measurement怎么用 -
常临侍19671525798 ______ 是用来测量端口阻抗的,在power_gui 里面有个Impedance Measurement

璩功珊1580matlab中的功能函数FCM如何使用 -
常临侍19671525798 ______ 我贴部分FCM的Matlab代码: expo = options(1); % Exponent for U max_新的中心. 知道满足阈值.matlab里面自己有函数一招就能找到 ,oYXVGR

璩功珊1580matlab里用白噪声法得到了路面函数后,如何进行检验?就是怎么求模拟出的这个路面的功率密度函数之 -
常临侍19671525798 ______ MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 'nearest'是最邻近插值, 'linear'线性插值; 'spline'三次样条插值; 'cubic'立方插值.缺省时表示线性插值. 注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围.

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常临侍19671525798 ______ 1、MATALB版本 博主的MATLAB版本是R2016a.2、基本思想 (1)相变量的实现:利用积分器(integrator)获得相变量(x,x')  (2)设置初始值:双击打开积分器模块的参数对话框,在Initial condition source中选择为internal,在Initial ...

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常临侍19671525798 ______ function是函数,独立文件,以function开头,需要有函数名,也可以有输入参数和返回参数表.第二行开始可以以%开头输入注释作为help查询的返回.函数文件不可运行,只能由脚本文件进行调用.

璩功珊1580matlab 怎么测异步电机的固有机械特性 -
常临侍19671525798 ______ 首先在matlab中电磁转矩Te是可以直接测量的,然后就是用测得的转速,变换为转差s,用XYplot,画图即可.