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ZEMAX优化前后的对比图

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简介：
本资料展示了使用ZEMAX软件进行光学系统设计与优化前后的对比图像，直观呈现了优化对成像质量、光线分布等方面的改善效果。 使用双分离和Zemax的前后优化方法进行分析。展示了初始数据、MTF（调制传递函数）、点列图、球差以及色差的相关截图。

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  • ZEMAX优化前后的对比图
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    本资料展示了使用ZEMAX软件进行光学系统设计与优化前后的对比图像，直观呈现了优化对成像质量、光线分布等方面的改善效果。 使用双分离和Zemax的前后优化方法进行分析。展示了初始数据、MTF（调制传递函数）、点列图、球差以及色差的相关截图。
     
  • EKF和图优化的对比分析
    优质
    本文旨在深入探讨并比较扩展卡尔曼滤波(EKF)与图优化两种技术在状态估计问题中的应用及性能差异，为相关领域的研究者提供理论参考。 在SLAM（ simultaneous localization and mapping）技术中，EKF（扩展卡尔曼滤波）与图优化方法之间的比较是一个重要的研究主题。
     
  • 优化后A+改进DWA与优化后A+传统DWA对比分析
    优质
    本文深入探讨并比较了优化后的A+改进型DWA算法与优化后的A+传统DWA算法在性能和效率上的差异，为研究者提供有价值的参考。 在MATLAB中进行路径规划时，对比了最终优化的A*算法与改进DWA（动态窗口法）融合的方法以及最终优化的A*算法与传统DWA方法的效果。
     
  • 滑块图片修改前后的JS特效对比演示
    优质
    本示例展示通过JavaScript实现滑块图片在修改前后的不同效果，帮助用户直观了解代码变化带来的视觉改进。 一款鼠标拖动滑块进行图片前后对比显示的JavaScript特效代码。通过移动滑块可以实现两张图片之间的切换与比较。
     
  • 滑块图片修改前后对比JS特效代码.zip
    优质
    这是一个包含JavaScript代码的压缩文件，用于实现滑块图片在修改前后的对比效果展示，适用于网页设计和开发。 一款鼠标拖动滑块进行图片前后对比显示的JavaScript特效代码如下： ```javascript var divisor = document.getElementById(divisor), slider = document.getElementById(slider); function moveDivisor() { divisor.style.width = slider.value + %; } ``` 这段代码用于实现通过调整滑块位置来改变两幅图像之间的可见比例，从而进行图片对比的功能。
     
  • Zemax优化函数的操作数
    优质
    本文介绍了Zemax软件中优化函数的各种操作数及其应用方法，帮助用户掌握如何高效地进行光学系统设计与优化。 Zemax优化函数操作数的总结很好记、实用且方便。
     
  • LabVIEW数据采集初始化中的信号滤波前后的对比分析
    优质
    本研究利用LabVIEW平台对数据采集系统进行了初始化，并深入比较了信号在滤波处理前后的差异，以优化信号质量。 Labview数据采集初始化包括信号滤波前后的比较。
     
  • Zemax优化策略与技巧
    优质
    本书深入浅出地讲解了Zemax软件中的各种优化策略和实用技巧，帮助读者掌握光学系统设计的关键技术。 优化顺序如下：首先查看Analysis模块中的Aberration coefficients以及Seidel coefficients/Seidel Diagram，找出对赛得尔系数影响较大的面，并将这些面的曲率半径设为变量优先进行优化；接着将剩余所有透镜表面的曲率半径设为变量继续进行优化。然后调整STOP光阑的位置作为变量进一步优化系统性能。之后，逐步改变各透镜之间的间距并将其设置为可变参数以实现更精细调节。最后一步是将玻璃厚度设定为变量来完成整个系统的最终优化工作。
     
  • PID参数优化效果的对比分析
    优质
    本文通过对不同PID参数设置下的系统响应进行仿真与实验研究，详细对比了各种优化策略的效果，旨在为实际工程应用中的PID控制器调优提供参考。 使用MATLAB语言编写的三种PID优化程序，并通过对比展示它们的优化效果。
     
  • 基于GOOSE-KELM鹅算法优化的核极限学习机故障诊断及其优化前后的对比（含Matlab完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种采用改进的KELM（核极限学习机）方法进行故障诊断，通过引入GOOSE-KELM优化算法提高模型性能，并详细比较了优化前后效果。提供完整的Matlab代码及测试数据集以供参考与验证。 1. 使用Matlab实现GOOSE-KELM鹅算法优化核极限学习机分类预测，并进行优化前后的对比（包含完整源码及数据）。 2. 输出对比图、混淆矩阵以及预测准确率，要求运行环境为Matlab 2023及以上版本。 3. 代码特点包括参数化编程设计，便于用户调整相关参数；同时注重程序结构的清晰性与注释说明的详细度。 4. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计时使用。 5. 创作者为机器学习领域的专家，在该领域有丰富的研究经验，专注于机器学习和深度学习中的时间序列分析、回归预测、分类识别等问题的程序开发与案例解析。自2015年起从事Matlab及Python算法仿真工作至今已有八年之久，可提供更多的仿真源码或数据集定制服务。