混合模 (hybrid mode) 电磁波传播方向上既有电场分量又有磁场分量的波型,又称混杂模或孪生模。一般用HE模或EH模来表示。
中文名:混合模
英文名:hybrid mode
中文名称 | 混合模 | 外文名称 | hybrid mode |
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①电磁波传播方向既有电场分量又有磁场分量。
②混合模是管壁非完全导电规则波导或有关导行系统的简正模(单独适合麦克斯韦方程组并满足波导边界条件的解),具有离散谱。
③结构理想的波导中混合模互相正交,彼此独立,互不耦合,但波导中的任何不规则性都会使混合模发生耦合。
光纤中的HE和EH模
光纤中实际存在的是混合模,并可分为HEmn和EHmn两套混合模。从物理图像来说明,光纤中的导波场Er和Eφ相位差π/2,而幅度不同,可以认为是椭圆极化的,故光纤中的波型是椭圆极化波。它们由两个强弱不同的圆极化波组成,若强者为右旋圆极化波(其旋转方向与波行进方向一致)则为HEmn模;若强者为左旋圆极化波(其旋转方向与波行进方向相反)则为EHmn模。波型指数m、n分别是电磁场沿圆周和径向的变化次数。
光纤中的HEmn和EHmn模具有表面波特征,其截止是由于辐射模的出现。
HE11模是均匀光纤的主模,是单模光纤的工作模式。线极化的HE11模相似于金属圆波导中的TE11模,不同的是前者是有六个场分量的混合模,后者是纯TE模。
在实用的光纤中,混合模的纵向场分量远小于横向分量,而且任何EHm-1,n模和HEm+1,n模是简并的,叠加结果构成弱导光纤的线极化模,简称LP模(见简并模)。
混合模简介
管壁非完全导电的规则波导一般不存在单纯的TE模和TM模,传输的电磁波一般是混合模。管壁非完全导电,即管壁有电阻,管壁表面的切向电场就不为零,传输的电磁场将不是由切向电场为零的边界条件所得到的正规模;另一方面,该切向电场已成为电源,将激发出其它模式,即模式之间有了耦合,故传输的电磁波为混合模[1]。以圆形波导为例,若输入圆形波导的是TE模,管壁表面的纵向电流将在管壁上产生纵向电压,亦即产生了有纵向电场的模式,即TM模;若输入圆形波导的是TM模,在管壁表面的电场分Eφ.将不为零,管壁将有横向电流Jφ,与此相联系,在波导内就将有纵向磁场的模式,即TE横。只有对称模式TEon模没有纵向管壁电流,不会产生纵向电场;对称模式TMon模没有Eφ分量,不会产生纵向磁场,才能保持单纯的TEon或TMon模。因此,非完全导电管壁电阻损耗将起模式的耦合作用,使传输的电磁波一般为混合模。
在横向非均匀媒质填充波导相开波导中,一般也不存在单纯的TE模和TM模。为了满足媒质分界面上的电磁场连续条件,要求电磁场的六个分量都不等于零。但在一些特殊情况下,倒如媒质分界面与y轴平行的介质板部分填充矩形波导,见图,混合模的Ex或Hx有可能为零,称之为纵模:纵磁模(LM横)的Hx=0或Hy=0;纵电模(LE模)的Ex=0或Ey=0。
混合模一般包含所有6个场分量[2],既有纵向电场,又有纵向磁场,可以看成是TE模和TM模按一定比例的组合,因此有时可利用已有的TE模和TM模的公式来导出这种组合模的场分量,其TE模和TM模的比例关系要由具体结构的边界条件来决定。
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可以任意放到机架的第4槽到第11槽,然后系统会自动分配地址
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【溶解】模式将产生不可知的结果,同底层的原始颜色交替以创建一种类似扩散抖动的效果,这种效果是随机生成的。通常在【溶解】模式中采用颜色或图像样本的【不透明度】越低,颜色或者图像样本同原始图像像素抖动的频率就越高。
本文我们讨论期望最大化理论,应用和评估基于期望最大化的聚类。
软件包
install.packages("mclust");
require(mclust)
## Loading required package: mclust
## Package 'mclust' version 5.1
## Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.
数据
我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。
data(diabetes)
summary(diabetes)
## class glucose insulin sspg## Chemical:36 Min. : 70 Min. : 45.0 Min. : 10.0## Normal :76 1st Qu.: 90 1st Qu.: 352.0 1st Qu.:118.0## Overt :33 Median : 97 Median : 403.0 Median :156.0## Mean :122 Mean : 540.8 Mean :186.1## 3rd Qu.:112 3rd Qu.: 558.0 3rd Qu.:221.0## Max. :353 Max. :1568.0 Max. :748.0
期望最大化(EM)
期望最大化(EM)算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数,其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验(MAP)估计的迭代方法。期望最大化(EM)可能是无监督学习最常用的算法。
似然函数
似然函数找到给定数据的最佳模型。
期望最大化(EM)算法
假设我们翻转硬币并得到以下内容 - 0,1,1,0,0,1,1,0,0,1。我们可以选择伯努利分布
或者,如果我们有以厘米为单位的人的身高(男性和女性)的数据。高度遵循正常的分布,但男性(平均)比女性高,因此这表明两个高斯分布的混合模型。
贝叶斯信息准则(BIC)
以糖尿病数据为例
EM集群与糖尿病数据使用mclust。
log.likelihood:这是BIC值的对数似然值
n:这是X点的数量
df:这是自由度
BIC:这是贝叶斯信息标准; 低是好的
ICL:综合完整X可能性 - BIC的分类版本。
clPairs(X,class.d)
EM的绘图命令会生成以下四个绘图:
BIC值用于选择簇的数量
聚类图
分类不确定性的图表
簇的轨道图
参考
C. Fraley,AE Raftery,TB Murphy和L. Scrucca(2012年)。用于R的mclust版本4:用于基于模型的聚类,分类和密度估计的正常混合建模。华盛顿大学统计系技术报告第597号。 C. Fraley和AE Raftery(2002)。基于模型的聚类,判别分析和密度估计。Journal of the American Statistical Association 97:611:631。 C. Fraley和AE Raftery(2005年,2009年修订)。正态混合估计和基于模型的聚类的贝叶斯正则化。技术报告,华盛顿大学统计系。 C. Fraley和AE Raftery(2007)。正态混合估计和基于模型的聚类的贝叶斯正则化。Journal of Classification 24:155-181。▍关注我们
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本标准规定了由硅基绝缘栅双极晶体管(IGBT)以及碳化硅肖特基二极管构成的混合功率半导体模块的术语、文字符号、基本额定值和特性以及测试方法等产品特性要求。