比特派钱包官网下载app|sfg

首页
sfg

比特派钱包官网下载app|sfg

作者：比特派钱包官网下载app

2024-03-07 21:02:56

激光和频（SFG）的原理是什么呢？ - 知乎

激光和频（SFG）的原理是什么呢？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册物理学光学激光光学物理非线性光学激光和频（SFG）的原理是什么呢？430nm蓝光激光器是由掺Nd3+晶体的1319nm谱线和掺Pr3+晶体的639nm谱线同时运转，通过非线性晶体和频输出。但是两个低能光子在晶体中是如…显示全部关注者22被浏览90,336关注问题写回答邀请回答好问题 4添加评论分享7 个回答默认排序磷酸君Phosphates物理学等 2 个话题下的优秀答主关注本回答为尝试使用知乎的新功能，文章转回答。选取的是其中的2.1部分，也就是初步介绍和频光谱的原理的。如果有需要的可以点击各个超链接以获得完整的内容——本内容还在更新和建设中。目录1、分子自组装——Introduction2.1、和频光谱技术（SFG）(1)——SFG的对称性选择性2.2、和频光谱技术（SFG）(2)——实验上如何产生SFG信号2.3、和频光谱技术（SFG）(3)——SFG系数——二阶电极化率2.4、和频光谱技术（SFG）(4)——体系对称性对系数的影响3、和频振动光谱显微镜（之后介绍，届时会更新链接）……建设中……SFG是一种二阶非线性光学过程，最早由加州大学伯克利分校的华人教授沈元壤所发现（目前沈元壤在复旦大学任职）。沈元壤教授在SFG过程中，物质与光发生两次相互作用，并释放出SFG信号。该SFG信号的频率等于两个入射光频率之和，所以叫做和频光谱（Sum Frequency Generation, SFG）。当两个入射光的频率相同时，就是一种特殊情况，叫做倍频（Second Harmonic Generation, SHG）——其中倍频因为原理更简单，仪器搭建更容易，广受生物成像领域的喜爱。VSFG、ESFG与Double resonant从上图中我们可以看到，样品被激发了两次。实态（Real state）就是实际存在的状态，比如分子所处的基态、第一激发态等等。所谓的虚态（Virtual state），就是不是实态，可以看作是物质-光相互作用中形成的一种不稳定的状态，是已有实态的一种线性组合。当其中的一个激发态是实态时，信号强度将会得到大大增强——这也是我们一般实际应用中所希望的状态。最终信号的profile是等于两次物质-光作用的profile的乘积。当其中的实态是振动态时，此时被称作和频振动光谱（Vibrational Sum Frequency Generation, VSFG）。此时一束光是红外光（IR），而另一束则是可见光（常见515 nm）或者近红外（常见800 nm或者1030 nm），被称作upconversion。此时如果upconversion附近没有吸收峰，则upconversion的profile中，强度与频率基本无关。所以此时的profile就与IR的profile一致。也就是说，VSFG中的信号峰，基本可以认为就是红外中的信号峰。此外，VSFG过程可以看作是一个红外过程加一个anti-stokes拉曼过程。所以要实现VSFG过程需要满足以下三个条件：该振动态是IR active （振动时分子中偶极矩改变）该振动态是Raman active （振动时分子中极化率改变）该样品中的该振动态集合不具有中心对称性而当比较高的态是实态而另一个是虚态时，此时被称作ESFG（Electronic Sum Frequency Generation）。同理ESFG中的信号峰，可以认为就是UV-Vis中的信号峰。而当两个态都是实态时，此时信号会得到大大增强。此时被称作Double resonant。虽然这种情况下信号很强，但是一般我们不用它，因为数据太难分析了。因为两种的profile乘积之后，会导致实数包含之前的实数和虚数部分，虚数也包含之前的实数和虚数部分——也就是峰不再是峰了。特殊的对称性因为SFG是二阶过程，所以信号光的电磁场E_{SFG}\propto \chi ^{(2)}E_1E_2 其中 E_1 和 E_2 分别是两个入射光的电磁场， \chi^{(2)} 是二阶电极化率（susceptibility）假如一个体系具有中心对称性，那么 inv(\chi^{(2)})=\chi^{(2)} ；如果我们此时改变E_1 和 E_2的方向变成－E_1 和－E_2，则SFG信号也会改变。这时候我们就有-E_{SFG}\propto inv(\chi ^{(2)})(-E_1)(-E_2)= \chi ^{(2)}E_1E_2 我们就会得到-E_{SFG}=E_{SFG}=0 由此我们可见，对于具有中心对称性的样品，理论上其就没有SFG信号。实际上对于奇数阶次的线性或者非线性过程（比如FTIR、拉曼、二维红外、CARS等），就不具有该选择性；而偶数阶次的非线性过程，就具有选择性——只有具有非中心对称性的样品才能有信号。比如对于一杯水，由于体相水的分子个数远远大于界面水，所以当你使用红外或者拉曼等技术研究时，表面水的信号会完全被掩盖。而如果用SFG技术，则体相水的分子取向都是随机的，所以就是不具有SFG信号的；而界面水，因为一边是水而另一边是空气，所以对称性在此破缺，所以就是SFG active的。这也是为何使用SFG技术可以只观测到界面水。正是因为对于表面／界面的选择性，有些地方就声称VSFG就是表面／界面FTIR。这种说法就过于片面了。比如对于一个固体样品，如果它是 O_h 点群的话，具有中心对称性，体相就没有信号，只有界面的部分有信号；但是如果该样品是 T_d 点群，则不具有中心对称性，此时体相分子也会有信号！而且此时信号还会很强，因为体相分子的数目远远大于界面分子！实际上，在具有手性的样品中（比如生物样品），都不具备中心对称性，那么就都可以用SFG来研究的！我将会在介绍我的JPCB文章的那部分中进行详细讨论。关于SFG的一些具体的知识，可以参考这本Garth Simpson教授的书，不过很贵。但是，在道克巴巴上有电子版[1]如果你觉得这个系列很有用并且未来想要引用的话，可以引用如下几篇文章：1、10.1021/acsphotonics.7b00411Self-Phase-Stabilized Heterodyne Vibrational Sum Frequency Generation Microscopy——这是我发表的第一篇文章，在ACS Photonics上。我当时搭建了第一台全共线外差式和频振动光谱显微镜，属于technique文章2、10.1021/acs.jpcb.9b04928Local Ordering of Lattice Self-Assembled SDS@2β-CD Materials and Adsorbed Water Revealed by Vibrational Sum Frequency Generation Microscope——这是我发表在JPCB上的一篇文章。我必须说，这篇文章的价值很高，不要因为是在JPCB上就小瞧——JPCB在物化领域是名声很硬的杂志。在这篇文章中，我将和频振动光谱显微镜应用于分子自组装体系，得到了使用其他仪器无法获得的信息。后面那篇PNAS文章就是基于该工作的。3、10.1073/pnas.2001861117Spatially dependent H-bond dynamics at interfaces of water/biomimetic self-assembled lattice materials——发表于PNAS上。这篇文章中我们搭建了世界上第一台时间分辨和频振动光谱显微镜，并在分子自组装体系中观察到了能量转移过程。4、10.1146/annurev-physchem-090519-050510Vibrational Sum-Frequency Generation Hyperspectral Microscopy for Molecular Self-Assembled Systems——我们的Annual Review文章，是一篇综述。Annual Review纯邀请制，一年只有一次，代表着行业对于工作的高度认可。参考^https://www.doc88.com/p-9834925908272.html发布于 2021-09-28 10:32赞同 487 条评论分享收藏喜欢收起知乎用户430nm的光是1319nm光的三倍频，639nm的光是1319nm的二倍频，因此从能量守恒上来说：E（430nm）=E（1319nm）+E（639nm）; 具体实现过程比较复杂，但是一个不是很准确的理解可以是这样：1319nm和639nm的光子在晶体中运动时，会与原子碰撞，原子中的电子收到光电场的作用会受迫振动；这些电子振子反过来也会将能量传回给光子。一般在线性物质中，由于这两种光子与他们的和频光子不能同时满足能量守恒和动量守恒，所以不发生两个光子之间的能量交换，没有和频现象。但是在非线性晶体中，由于极化率（可以理解成光电厂使得电子离开原来位置的能力）的各向异性，所以在某些情况下，这两种光子与他们的和频光子可以同时满足能量守恒和动量守恒，这时候和频就能产生了。可以简单理解为其中一个低能量光子把能量先传给了原子内的电子，电子在把这份能量传给了另一个低能光子，从而合成一个高能量光子。这个过程中，晶体起到了媒介的作用。具体的传递过程，你可以参考非线性光学教材中关于极化率和非线性光学耦合波方程的描述。发布于 2019-06-24 18:19赞同 12添加评论分享收藏喜欢

【图片】现役SFG 造型总结讨论贴。【黑鹰坠落吧】_百度贴吧

网页资讯视频图片知道文库贴吧地图采购进入贴吧全吧搜索吧内搜索搜贴搜人进吧搜标签日一二三四五六签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！本吧签到人数：0 一键签到可签7级以上的吧50个一键签到本月漏签0次！0成为超级会员，赠送8张补签卡如何使用？点击日历上漏签日期，即可进行补签。连续签到：天累计签到：天0超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张使用连续签到卡 03月07日漏签0天黑鹰坠落吧关注：108,139贴子：3,092,427

看贴

图片

吧主推荐

视频

游戏

尾页

110回复贴，共4页

，跳到页确定

<返回黑鹰坠落吧>0< 加载中... 现役SFG 造型总结讨论贴。只看楼主收藏回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼大家好，我是大川。犹豫很久一直想做一期完整的SFG造型总结贴，无奈一直没有时间，今天终于不用搬砖，特来与大家分享现役SFG的装具以及文化讨论贴。希望大家能抱着宽容的心态看完此贴。来规矩。楼层勿站，插楼者删。本人海外此贴中出现任何枪支，均符合当地法律法规。送TA礼物

IP属地:黑龙江1楼2019-05-30 04:46回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼启蒙层，推荐刚入坑的萌新，老兵顺带过目即可美国陆军特种部队。U.S Army Special Forces 这里分为 1st (太平洋司令部） 3rd（非洲司令部） 5th （中央司令部） 7th （南北方司令部） 10th （欧洲司令部） 19th 20th（国民警卫队）以上七个群。至于所管辖区域请萌新自行搜索。每个群（特战营）下分到ODB（特战连）到ODA（特战分队），确切的说，我们的造型大多是ODA。SFG只是一个特战营的统称而已。着重讲下ODA，每只ODA 12人，分队长，副分队长，作战士官，情报士官，高级武器，高级工兵，高级医疗，高级通讯，武器，工兵，医疗，通讯。以上12人。如果一个细心的玩家会发现，其实SFG跟RG一样在职位造型上有很大区别和特殊性的，所以躲开克隆人的风格的大前提，是请每一位玩家了解你所喜爱的队伍文化内容，以及模式。每个群又有每个群特殊的风格，这需要常年的累积，但是对于新玩家，以上知识是必不可少的。 IP属地:黑龙江2楼2019-05-30 05:18回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼在犹豫再三之后，本人决定大致方向定在3rd oda。也是由于近几年3群较为活跃的原因。之所以没有选择享有‘陆特广告兵’美称的10群，是因为太过镜头化了。（就是不骚） IP属地:黑龙江3楼2019-05-30 05:24回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼盔没啥可说的。MT走起就可以了。ODA带盔罩的例子其实并不多。我个人比较喜欢SS这款灯架。所以一直在使用。至于头盔方面，仁者见仁就好。只要不会太跳跃。就可以接受。 IP属地:黑龙江4楼2019-05-30 05:39回复(6)收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼 IP属地:黑龙江5楼2019-05-30 06:01回复(7)收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼 IP属地:黑龙江7楼2019-05-30 06:18回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼 ATS榴弹腰带，陆军并不用战术裁缝的榴弹腰带。（不把榴弹腰带抗肩膀上，你算什么绿帽子？？） IP属地:黑龙江8楼2019-05-30 06:21回复(3)收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼第二套选择 LV MBAV 个人喜好。虽然现在RG选择很多，我依旧认为LV是一件对于CQB战斗来说很符合基本需求的背心。虽然JPC一样优秀，但是考虑到AVS的全面性盖过JPC，那么既然要轻便，就做到彻底吧。 IP属地:黑龙江9楼2019-05-30 06:26回复(1)收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼 IP属地:黑龙江10楼2019-05-30 06:28回复(1)收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼配合LV的腰封腰带本身选择了浪人的腰封。（免费送的，谁不要）。对于浪人和TYR 的软硬之争，我个人不做评论。我最终选择了狼人这款。大体服包都选择了TYR的产品。从左到右 9mm 和 556 块拔。 556 上覆盖TYR本家的霰弹板。TYR震撼包，TYR垃圾袋，YTR工具钳包，以及ACS 破片快拆。这里着重说下医疗包。本人亲身使用过所有品牌的医疗包。现役出境最高的BFG两款医疗包太过极端，不是搭载能力差就是太笨重。这款医疗包有很多人性化的设计，快拆方式大同小异，很立体，装载能力强，但不臃肿。可是我忘了牌子了。。。。以上腰封配合LV 可以达到 4加1 556mag（LV加三联内胆），2X9mm，双震撼，热压（塞在LV另一个电台包内），1破片。这是一套标准的CQB或者反恐配置，也算强行CRF了。 IP属地:黑龙江11楼2019-05-30 06:38回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼一些搭载小包。不是很必要但是又必不可少m53 加鼓风机的配置想必大家在7群那组训练照中见过。ODB中存在生化处理小组。 IP属地:黑龙江12楼2019-05-30 06:40回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼一些皮。自改四色和 A9 算是三群的小特色了。必不可少。 IP属地:黑龙江13楼2019-05-30 06:43回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼多余的备用服包。 IP属地:黑龙江14楼2019-05-30 06:44回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼 IP属地:黑龙江15楼2019-05-30 06:52回复收起回复

大川与扎古

东京佛12

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼最后献上一张本人“服役”期间的照片，以及和好友私下的约会照，，，， IP属地:黑龙江16楼2019-05-30 06:54回复(1)收起回复登录百度账号扫二维码下载贴吧客户端下载贴吧APP看高清直播、视频！贴吧热议榜 1建议建立大学生防沉迷机制1602870 2娃哈哈农夫山泉1491499 3各校最好老师大赛1139628 4EDG官宣Jiejie出院1092447 58u们喷盗版侠喷的是什么712200 6明天放假半天572352 700后整顿婚姻424994 8在哪个吧里黄牌攻击力最强？332552 9星铁虚构叙事PVP榜单269960 10巴黎时装周明星大赏206036 贴吧页面意见反馈违规贴吧举报反馈通道贴吧违规信息处理公示

尾页

110回复贴，共4页

，跳到页确定

当分子自组装遇上非线性光学——和频光谱技术SFG （2.1） - 知乎

当分子自组装遇上非线性光学——和频光谱技术SFG （2.1） - 知乎首发于Haoyuan Wang 科研成果切换模式写文章登录/注册当分子自组装遇上非线性光学——和频光谱技术SFG （2.1）磷酸君Phosphates物理学等 2 个话题下的优秀答主目录1、分子自组装——Introduction2.1、和频光谱技术（SFG）(1)——SFG的对称性选择性2.2、和频光谱技术（SFG）(2)——实验上如何产生SFG信号2.3、和频光谱技术（SFG）(3)——SFG系数——二阶电极化率2.4、和频光谱技术（SFG）(4)——体系对称性对电极化率系数的影响2.5、和频光谱技术（SFG）(5)——连接微观和宏观的桥梁（上）2.6、和频光谱技术（SFG）(6)——连接微观和宏观的桥梁（下）3、和频振动光谱显微镜（之后介绍，届时会更新链接）……建设中……以下内容主要是我的博士工作——超快非线性显微镜及其在分子自组装领域的应用。我在博士期间，开发了新型的和频光谱（SFG）显微镜，并将其应用于分子自组装的研究之中。利用这些新仪器，我们获得了更多的关于自组装的知识。而理论上，SFG显微镜，或者相对简单的SFG技术，可以应用于大多数的分子自组装体系。目前这两个领域间的交融还不够多，不过其中有巨大的潜力。希望我的这篇文章能激发更多分子自组装领域的科研者，来尝试SFG技术；或者能让SFG领域的科研人员，更多地关注自组装领域。上一期文章中我们说到了和频光谱技术（SFG）可以同时解决第一种和第二种情况，由于其选择性。在本文章中，我将着重介绍其原理。SFG是一种二阶非线性光学过程，最早由加州大学伯克利分校的华人教授沈元壤所发现（目前沈元壤在复旦大学任职）。沈元壤教授在SFG过程中，物质与光发生两次相互作用，并释放出SFG信号。该SFG信号的频率等于两个入射光频率之和，所以叫做和频光谱（Sum Frequency Generation, SFG）。当两个入射光的频率相同时，就是一种特殊情况，叫做倍频（Second Harmonic Generation, SHG）——其中倍频因为原理更简单，仪器搭建更容易，广受生物成像领域的喜爱。VSFG、ESFG与Double resonant从上图中我们可以看到，样品被激发了两次。实态（Real state）就是实际存在的状态，比如分子所处的基态、第一激发态等等。所谓的虚态（Virtual state），就是不是实态，可以看作是物质-光相互作用中形成的一种不稳定的状态，是已有实态的一种线性组合。当其中的一个激发态是实态时，信号强度将会得到大大增强——这也是我们一般实际应用中所希望的状态。最终信号的profile是等于两次物质-光作用的profile的乘积。当其中的实态是振动态时，此时被称作和频振动光谱（Vibrational Sum Frequency Generation, VSFG）。此时一束光是红外光（IR），而另一束则是可见光（常见515 nm）或者近红外（常见800 nm或者1030 nm），被称作upconversion。此时如果upconversion附近没有吸收峰，则upconversion的profile中，强度与频率基本无关。所以此时的profile就与IR的profile一致。也就是说，VSFG中的信号峰，基本可以认为就是红外中的信号峰。此外，VSFG过程可以看作是一个红外过程加一个anti-stokes拉曼过程。所以要实现VSFG过程需要满足以下三个条件：该振动态是IR active （振动时分子中偶极矩改变）该振动态是Raman active （振动时分子中极化率改变）该样品中的该振动态集合不具有中心对称性而当比较高的态是实态而另一个是虚态时，此时被称作ESFG（Electronic Sum Frequency Generation）。同理ESFG中的信号峰，可以认为就是UV-Vis中的信号峰。而当两个态都是实态时，此时信号会得到大大增强。此时被称作Double resonant。虽然这种情况下信号很强，但是一般我们不用它，因为数据太难分析了。因为两种的profile乘积之后，会导致实数包含之前的实数和虚数部分，虚数也包含之前的实数和虚数部分——也就是峰不再是峰了。特殊的对称性因为SFG是二阶过程，所以信号光的电磁场E_{SFG}\propto \chi ^{(2)}E_1E_2 其中 E_1 和 E_2 分别是两个入射光的电磁场， \chi^{(2)} 是二阶电极化率（susceptibility）假如一个体系具有中心对称性，那么 inv(\chi^{(2)})=\chi^{(2)} ；如果我们此时改变E_1 和 E_2的方向变成－E_1 和－E_2，则SFG信号也会改变。这时候我们就有-E_{SFG}\propto inv(\chi ^{(2)})(-E_1)(-E_2)= \chi ^{(2)}E_1E_2 我们就会得到-E_{SFG}=E_{SFG}=0 由此我们可见，对于具有中心对称性的样品，理论上其就没有SFG信号。实际上对于奇数阶次的线性或者非线性过程（比如FTIR、拉曼、二维红外、CARS等），就不具有该选择性；而偶数阶次的非线性过程，就具有选择性——只有具有非中心对称性的样品才能有信号。比如对于一杯水，由于体相水的分子个数远远大于界面水，所以当你使用红外或者拉曼等技术研究时，表面水的信号会完全被掩盖。而如果用SFG技术，则体相水的分子取向都是随机的，所以就是不具有SFG信号的；而界面水，因为一边是水而另一边是空气，所以对称性在此破缺，所以就是SFG active的。这也是为何使用SFG技术可以只观测到界面水。正是因为对于表面／界面的选择性，有些地方就声称VSFG就是表面／界面FTIR。这种说法就过于片面了。比如对于一个固体样品，如果它是 O_h 点群的话，具有中心对称性，体相就没有信号，只有界面的部分有信号；但是如果该样品是 T_d 点群，则不具有中心对称性，此时体相分子也会有信号！而且此时信号还会很强，因为体相分子的数目远远大于界面分子！实际上，在具有手性的样品中（比如生物样品），都不具备中心对称性，那么就都可以用SFG来研究的！我将会在介绍我的JPCB文章的那部分中进行详细讨论。如果你觉得这个系列很有用并且未来想要引用的话，可以引用如下几篇文章：1、10.1021/acsphotonics.7b00411Self-Phase-Stabilized Heterodyne Vibrational Sum Frequency Generation Microscopy——这是我发表的第一篇文章，在ACS Photonics上。我当时搭建了第一台全共线外差式和频振动光谱显微镜，属于technique文章2、10.1021/acs.jpcb.9b04928Local Ordering of Lattice Self-Assembled SDS@2β-CD Materials and Adsorbed Water Revealed by Vibrational Sum Frequency Generation Microscope——这是我发表在JPCB上的一篇文章。我必须说，这篇文章的价值很高，不要因为是在JPCB上就小瞧——JPCB在物化领域是名声很硬的杂志。在这篇文章中，我将和频振动光谱显微镜应用于分子自组装体系，得到了使用其他仪器无法获得的信息。后面那篇PNAS文章就是基于该工作的。3、10.1073/pnas.2001861117Spatially dependent H-bond dynamics at interfaces of water/biomimetic self-assembled lattice materials——发表于PNAS上。这篇文章中我们搭建了世界上第一台时间分辨和频振动光谱显微镜，并在分子自组装体系中观察到了能量转移过程。4、10.1146/annurev-physchem-090519-050510Vibrational Sum-Frequency Generation Hyperspectral Microscopy for Molecular Self-Assembled Systems——我们的Annual Review文章，是一篇综述。Annual Review纯邀请制，一年只有一次，代表着行业对于工作的高度认可。编辑于 2021-10-02 14:12科研红外光谱光学赞同 5613 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Haoyuan Wang 科研成果本人的科学研

河北大学马刚教授课题组：和频振动光谱仪入门介绍 - 知乎

河北大学马刚教授课题组：和频振动光谱仪入门介绍 - 知乎切换模式写文章登录/注册河北大学马刚教授课题组：和频振动光谱仪入门介绍AIP美国物理联合会已认证账号01 研究介绍和频振动光谱（sum frequency generation vibrational spectroscopy， SFG-VS），又名振动和频光谱，是一种基于非线性光学原理和脉冲激光技术的先进的界面振动光谱实验方法。其基本原理简单表述如下（图1）：当我们将两束脉冲激光，一束为可见光（ω1），另一束为红外光（ω2）时空重合于待测界面时，界面处会由于二阶非线性光学效应而产生一束新的波长的光，即和频光（ω3）。这束和频光的频率恰好为两个入射光频率之和，即ω3=ω1+ω2，和频振动光谱中的“和频”二字即来源于此。此外，当入射的红外光（ω2）和位于界面处的分子的某个振动频率吻合时，和频光强度便会出现增强现象。这样，当我们使入射红外光的频率覆盖分子的不同振动光谱区域并同步记录和频光信号强度的变化时，便可以获得一张界面的振动光谱（图2），和频振动光谱中的“振动”二字即来源于此。和频振动光谱因为是一种二阶非线性光学技术，在电偶极矩近似条件下，和频信号只在中心对称性破缺的两相界面处生成，界面两侧体相中杂乱无章排布的分子对和频信号没有贡献。因此，和频振动光谱具有天然的界面选择性，是进行界面表征的有力工具。图1：界面和频过程；图源：Biointerphases 17, 051201 (2022)，Fig.1图2：和频振动光谱的两种实现方式；左图：扫描型；右图：宽带型；图源：Biointerphases 17, 051201 (2022)，Fig.2和频振动光谱由美国加州大学伯克利分校的沈元壤教授所开创。1986年，沈元壤教授课题组在世界上首次报道了吸附于熔融二氧化硅表面的香豆素504单分子层的和频振动光谱（X. D. Zhu, H. Suhr, and Y. R. Shen, J. Opt. Soc. Am. B （1986）3, 252）。在这之后近四十年里，和频振动光谱技术得到了蓬勃的发展，在化学，物理，生命科学，环境科学，材料科学等领域获得了大量的应用，目前已成为获得界面分子的结构、取向、手性性质、动力学属性等信息的重要手段。世界上每年都有很多研究工作者进入到和频振动光谱研究领域。对于初学者而言，了解和掌握和频振动光谱仪器方面的相关知识无疑是一门“必修课”。然而，以往文献中适合初学者阅读的相关文章极为少见。有鉴于此，河北大学化学与材料科学学院的马刚教授课题组新近在Biointerphases上撰写了一篇有关和频振动光谱仪的入门介绍，从仪器分类、光学布局、元件选择、搭建方法、操作步骤、数据处理等诸多方面对和频振动光谱仪进行了详尽的描述，并对和频振动光谱仪的未来发展进行了展望。作者希望该入门介绍能够对初学者快速了解和掌握和频振动光谱技术有所助益。该工作由河北大学马刚教授课题组、北京师范大学张文凯教授课题组、陕西师范大学边红涛教授课题组合作完成，论文第一作者为河北大学博士研究生杨路娟同学，马刚教授为通讯作者。论文撰写中也得到了西湖大学刘安安博士的热心帮助。团队介绍：河北大学马刚教授课题组以振动光谱为特色研究手段，主要应用和频振动光谱、傅里叶变换红外光谱、红外光谱探针技术研究淀粉样蛋白和多肽自组装体在氨基酸残基水平上的微观结构，自组装体的手型结构，以及自组装体的成核生长机制，也致力于研究抗菌肽和多肽自组装体抗菌剂与生物膜界面的相互作用机制。在J. Am. Chem. Soc.、J. Phys. Chem. B、Langmuir、PCCP等国内外期刊发表论文数十篇，总引用2500余次，主持国家自然科学基金和省部级科研项目多项，获河北省自然科学三等奖一项，获奖成果为《振动光谱在分子结构研究中的应用》。02 原文信息标题：Tutorial on the instrumentation of sum frequency generation vibrational spectroscopy: Using a Ti:sapphire based system as an example期刊：Biointerphases 17, 051201 (2022)作者：Lujuan Yang （杨路娟），Wenkai Zhang （张文凯），Hongtao Bian（边红涛），and Gang Ma*（马刚）原文链接：https://doi.org/10.1116/6.000200703 期刊介绍Biointerphases基于混合订阅和开放获取模式，强调生物材料和生物界面的定量表征。作为一种跨学科期刊，发表化学、物理、生物学、工程学、理论和/或建模等坚实基础原创文章、评论和观点文章。04 关于AIP出版社美国物理联合会出版社（AIP 出版社）是美国物理联合会（AIP）旗下的非营利独资出版社。AIP 出版社的使命是在物理和相关科学领域开展学术出版活动，以支持AIP的慈善、科学和教育目标。我们也代表出版合作伙伴进行出版活动，以帮助其积极推进自身的使命。访问主页：https://publishing.aip.org/发布于 2023-04-26 15:04・IP 属地北京振动光谱河北大学赞同 2添加评论分享喜欢收藏申请

绿色贝雷帽（美国陆军特种部队）_百度百科

帽（美国陆军特种部队）_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心绿色贝雷帽是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共4个义项）展开添加义项绿色贝雷帽播报讨论上传视频美国陆军特种部队收藏查看我的收藏0有用+10绿色贝雷帽，是美国陆军特种部队的称号。这支部队一般以12人的分遣队独自作战，擅长非常规战、境外内部防卫、特种侦察、直接行动、反恐怖，并可以执行防扩散、人质解救、人道主义任务。绿色贝雷帽的每一名队员都是游击战大师，至少掌握一门外语，拥有自己的技术专长（武器、工程、通讯、医疗），也接受过全面的其他专业的交叉训练，具备在必要时训练和指挥一个步兵连的能力。“绿色贝雷帽”经常被派往世界上许多国家，能在各种环境下执行各种特种作战任务。“绿色贝雷帽”是美国进行非常规战的主力部队。它是美国第一支正规化的特种部队。中文名美国陆军特种部队外文名United States Army Special Forces（Green Berets）国籍美国创建时间1952年6月19日职业特种部队规模约8000名Special Force [1]中文其他名绿色贝雷帽英文其他名Green Beret 目录1简介2训练3战绩4组织5特种作战6黑单位7编制体制8制服9其他资料简介播报编辑美国陆军特种部队——绿色贝雷帽徽章绿色贝雷帽的真实名称是美国陆军特种部队（United States Army Special Forces）。其英文名称为“Green Beret”。 [2]在美军，由于历史原因，"特种部队"（Special Forces）仅指代绿色贝雷帽部队，因为这是二战后美军建立的第一支特种作战部队，当时便直接以“特种部队”命名。美军内一般称他们为"SF guys"。美军对绿色贝雷帽和其他所有性质相同的如海豹突击队、空军战斗控制组等的部队总称是“特种作战部队”（Special Operation Forces）。 [2]训练播报编辑绿色贝雷帽臂章由于这支部队担负的任务特殊，因而对人员素质的要求非常严格。入选的基本条件必须是在军中服役满3年，具有高中或大学文化程度，并已取得空降合格证书的优秀士兵。阿富汗战争初期的绿色贝雷帽训练由三个阶段组成：第一阶段：教授特种部队的基本技巧，关于侦察、生存、航海术与肉体耐力。“绿色贝雷帽”裁定那些通过这阶段的人皆为候选人。第二阶段：包括教育程序、战斗工程、外国武器的使用和专家化职务如医疗和通讯训练。第三阶段：将理论付诸实行，在北卡罗来纳州的乌威利国家森林进行一次非常逼真的游击战演习。经过艰苦而严格的训练，该部队具有很强的独立作战能力。官兵个人作战技能高超，能在30秒钟内打倒敌人。美国陆军特种部队的士兵会讲多种语言，全部了解东、西方和第三世界生产的各种新、旧武器，每人能操作85种左右。他们都是步兵战术的专家，精于伏击、诱拐、暗杀、爆破等，并具有在敌占区和恶劣条件下生存的能力。不论在世界上任何一个地方，任何环境下，都能够进行空降、潜水，从事山地战、丛林战、沙漠战、滑雪战和游击战等特种作战。处于敌方境内时，除了标准的美国陆军步兵武器外，特种部队总是使用那些他们的潜在敌人“无从辨识”的武器。其范围包括古斯塔夫冲锋枪、麦德森冲锋枪甚至前德国纳粹陆军使用的MP40冲锋枪，另外还有前苏联的武器。已淘汰的史泰尔GB 9mm手枪在上世纪80年代曾大受欢迎，因为它对劣质弹药有极大的宽容度——这可能是所有的“绿色贝雷帽”在远离交战线时惟一能得到的弹药。特种部队总有许多武器是专为他们而发明的，如内含消音器的高标准点22手枪。战绩播报编辑执行伊拉克反恐任务的绿色贝雷帽海湾战争中，“绿色贝雷帽”被配属到多国部队的营一级单位，为其提供必要的训练和关键的通信联络，组织协调战术作战，在“沙漠风暴”行动中发挥了特殊的作用。美国陆军特种部队被广泛地称为"绿色贝雷帽"。他们在越战期间曾被广泛介绍，因此当美国在东南亚一带遭受到被击败的命运后，单位就被解散，士气水准降低，直到1970年代末期恐怖分子的威胁导致三角洲部队创立为止。从80年代早期起，陆军对非传统战斗的兴趣开始复苏，这使得绿色贝雷帽得以重组。特种部队在1991年的海湾战争期间再次证明了他们自己，而且陆军似乎也吸取了它的教训。当华沙公约组织结束后的全面国防预算删减时，特种部队不但未削减——事实上他们甚至扩充了。自从1991年，特种作战指挥部开始控制他们自己的预算，并刚完成了对90年代的非传统战斗战术之主要评估。五角大厦之特种作战与低强度军事冲突办公室，1991年的预算有23亿1千万美金，并在1992年要求达30亿美金。"特种部队"一词源自于二次大战期间，系用来指英国的特种作战执行人员和美国战略事务局人员于敌线后方工作者，组织和支援地方性的反抗运动。"疯狂比尔"多诺凡将军之OSS在二次大战后立刻遣散，在大笔一挥之下一举摧毁了美国实行非传统战斗的能力。当时正值美国陆军中的"大营"、原子弹和充斥着反精英分子心态的年代。希腊内战、菲律宾暴动等一系列事件，导致了特种部队单位的复兴——尽管许多的"人力资源的空隙"皆以裁撤14个独立的游骑兵连来填补。在1952年6月，第一批志愿者被分配至北卡罗来那州布拉格堡的烟雾弹高地，以成立第10特种部队群。在经过一年的训练后被部署至德国，准备在前苏联和其华沙公约组织联盟国交战时，于东欧实行游击战。特种部队迅速扩充。绿色贝雷帽——自从1952年起穿戴者是违反陆军规章的——最后终于被承认了。第77特种部队群（空降）是以第10特种部队群（空降）的基本训练军士官组成的，并且被送往老挝训练那里的当地部队。第5特种部队队群（空降）在1961年兴起，第3、第7和第8队接着相继于1963年兴起。组织播报编辑简介和许多世上的特种作战单位不同，绿色贝雷帽是以群为行动单位，其训练与装备是以在不连续的战区中战斗为依据。组成美国陆军特种部队的单位是：第1特种部队战斗分遣队第一特种部队群（空降）专门于东北亚和太平洋地作战。包括位于韩国汉城的一个分遣队基地，在那里通行许多不同的亚洲语言。第3特种部队群（空降）基地于布拉格堡。每个SFG由3个营组成，每个营有3个连，每连有6个A队。第5特种部队群（空降）自越战中生存下来的SFG（A）之一，曾于1980年代初期参与闪亮之星部署至埃及，专供印度洋与东南亚的行动需要。第5特种部队群（空降）被派往沙特阿拉伯，在1991年沙漠风暴行动刚开始时,即于科威特和伊拉克内部从事作战。第7特种部队群（空降）来自7个特种大队的绿色贝雷帽士兵 [1]于中南美洲行动，第7特种部队群（空降）支持尼加拉瓜的堪查斯，并训练洪都拉斯和萨尔瓦多部队。该群中有一营的基地是位于巴拿马。第10特种部队群（空降）此单位仍企图在华沙条约组织一旦攻击北约时，突击前苏联与东欧的通讯线路。它的第二战场是在非洲，第10特种部队群（空降）曾在埃及、苏丹和南非等国家工作过。特种作战播报编辑进行CQB训练的绿色贝雷帽这是对特种部队提供空中支援的协同作战部队，操作AH6、MH-6、OH-6、MH-60和MH-47。它也与游骑兵共同作战：一架AH-6在支援巴拿马里欧海吐的攻击时损失了。1987年一个已知为特遣部队160的秘密单位在陆军的直升机攻击一艘位于波斯湾的布雷船时被发现。这就是160航空营，包括了和MH-60与MH-47一样为特种部队提供空中机动攻击的AH-1眼镜蛇武装直升机。第160航空营的直升机载着第5特种部队群（空降）成员飞进伊拉克去监视敌军部队的行动，攻击战略目标和呼叫空中轰炸。当伊拉克军队围往第5特种部队群（空降）8人的侦察队时，在长达6小时的枪战后，只有几个"优秀"分子逃出，他们立即呼叫空中攻击，结果造成超过100名的敌军死亡。黑单位播报编辑特种部队包括一些秘密编制，其工作经常维持在神秘的藉口外表之下。这些包括Seapary--联合了陆军和CIA的单位，成立于1981年，以运送特种部队等单位，主要是三角洲部队到世界各地；情报支援活动和"黄色水果"快速反应小组。后者在传说中是被赋予反Spetsnaz行动的任务，并在伪装的假商业团体一一"国际商业保全"下活动。它在1980年代中期结束，并为其中腐败的财政管理辩解。编制体制播报编辑绿色贝雷帽(14张)美国陆军特种部队划分为五个“现役特种作战大队”（Active Duty Special Forces Group, ADSFG）和两个陆军国民警卫队特种作战大队（ARNG-SFG）。每个特种作战群（SFG）都专注于某一个特定地区。被派往该特定地区的特种部队士兵都需要接受针对该地区国家的语言、文化方面的特别训练。基本单位 – A类特种作战分队（SF Operational Detachment-Alpha, ODA）每个连级特种作战单位通常包括六个ODA单位 (Operational Detachments Alpha：A类特遣分队) 或称A-Team。每个连下属的ODA数量各不相同，各自具有特定的渗透和任务设置（例如：高空跳伞、潜水、城市和山地作战等）。通常一个ODA包括12名官兵，每名官兵都有不同的职责（通过MOS军事专长系统进行划分）。每个ODA由一名18A[注]（分队长）——通常是上尉，和一名180A（副队长）——通常是一级或二级准尉（WO1或CW2）指挥。另外包括一名18Z（作战中士）——通常为军士长（MSG），一名18F（助理作战和情报中士）——通常为上士（SFC），此外18B（枪械中士），18C（工程兵）， 18D（医务兵）及18E（通讯兵）各两名，均为中士（SGT）。这种结构通常还划分出两个相同的“分组”，由额外的专业士官（NCO）和资深幕僚负责指导和训练。[注]：18A，是美国[/b]军队军事专业划分的一种，属于陆军MOS（military occupational specialty）系统——CMF（Career Management Fields）中的一项，18代表特种部队，A代表指挥官。连级指挥单位 – B类特种作战分队（SF Operational Detachment-Bravo, ODB）当有必要时，每个连级特种部队单位会部署一个B类特种作战分队（ODB），或称“B-team”，通常包括11到13名士兵。ODB的职责是在直接指挥ODA的基础上，为ODA的行动提供支援。ODB由一名18A连指挥官(Company Commander, CO)——通常为少校负责，另外由另一名18A连执行官（Company Executive Office, XO）——通常为上尉协助。XO又有一名180A连技术官——通常为一级准尉协助进行组织、训练、情报和反情报及协同全连作战。CO也有一名18Z连军士长协助。另外一名18Z为作战军士（通常为上士）协助XO进行作战行动。另外还包括一名18D军医（上士）和两名通讯官（上士或参谋军士）。值得注意的是，ODB中并不包含枪械和工程NCO，这是因为ODB通常并不直接参与作战行动，而更多的是支援行动。每个连队都包括一个专门进行高空伞降（HALO，高跳低开）的ODA，一个潜水作战的ODA，以及若干擅长山地作战、海上作战和人员搜救的ODA。ODB中另外一些职位并不包括在特种部队的18系列CMF中，因为这些职位并未达到“特种部队标准”，因为他们并未完成“特种部队评估和筛选（SFAS）”和“特种部队资格训练（SFQC，或者简称Q课程”）：1. 补给士官，通常为参谋军士，与营S-4（补给参谋军官）协同为指挥官制定补给计划。2. 核生化士官，通常是中士，负责全连受核生化污染武器的保存、处理，协助进行核生化防护测量。营级指挥单位 – C类特种作战分队（ODC）ODC，又称“C-Team”，是一个特种作战营的直接指挥单位，负责作战、训练、信号和补给等各方面事物。通常的指挥结构为一名中校负责指挥、一名指挥军士长（E-9）作为资深士官，下辖20到30名特种作战人员，分别负责行动、后勤、情报、通讯和医疗。一个特种作战营通常包括3个连。特种作战群（SFG）“反恐战争”之前，一个特种作战大队的规模包括三个特种作战营，但是2012年前，特种作战群被授权可以增加1/3的兵力，即增加一个作战营。2012年后，现役的5个特种作战大队下属四个特种作战营，2个国民警卫队特种作战大队未扩编，仍维持三个营的规模。每个特种作战大队都隶属于一个作战司令部（Unified Combatant Command, UCC）或者一个特定的行动。在非常规作战（如渗透敌后的游击作战）中，作战单位可向更大规模的建制进行扩充。美军现役的特种作战大队共有7个，即第1、3、5、7、10、19、20特种作战大队，分别隶属不同的作战司令部，部署于世界各地。其中：第1特种作战大队：1营驻扎冲绳，2、3营总部设在华盛顿州路易斯堡，主要受太平洋司令部（PACOM）指挥，部署于太平洋地区。第3特种作战大队：总部设在北卡州布拉格堡，部署于撒哈拉沙漠以北的非洲地区（不包括北非半岛），受非洲司令部（AFRICOM）指挥。第5特种作战大队：总部设在肯塔基州坎贝尔堡，部署于中东、海湾地区、中亚和北非半岛，受中央司令部（CENTCOM）指挥。第7特种作战大队：总部设在北卡州布拉格堡，部署于拉丁美洲、加勒比海地区，受南方司令部（SOUTHCOM）指挥，也部署于北美地区，受北方司令部（NORTHCOM）指挥。第10特种作战大队：1营驻扎德国伯布林根，2、3营总部设在科罗拉多州卡尔森堡，主要部署于东欧、巴尔干半岛、土耳其、以色列、黎巴嫩和北非地区，受欧洲司令部（EUCOM）指挥。第19特种作战大队：国民警卫队特种作战大队，总部设在犹他州Draper，下属连队驻扎在华盛顿州、系弗吉尼亚州、俄亥俄州、罗德岛州、科罗拉多州和加州。部署于东南亚、东北亚和欧洲，海外部署时受相应地区的作战群指挥。第20特种作战大队：国民警卫队特种作战大队，总部在阿拉巴马州伯明翰，1营驻扎阿拉巴马州、2营驻扎密西西比州、3营驻扎福罗里达州，此外派驻连队或分队驻扎在北卡、芝加哥、路易斯维尔、巴尔的摩和匹斯堡等地。此外第20群还拥有涉及32个拉丁美洲及加勒比海地区国家的任务区域（AOR），部署于这些国家时受第7群指挥。 [3]制服播报编辑“绿色贝雷帽”的顶饰(The Special Forces Crest):黑底银面的顶饰上锈着“绿色贝雷帽”的座右铭：De Dppresso Liber.这是一句西班牙文，意思是“解放被压迫的”。两把交叉的箭代表“绿色贝雷帽”在非常规战争中的作用，如离弦之箭直插敌人的心脏。箭的交叉处叠放着一把战刀，体现“绿色贝雷帽”刚正不阿、胸襟坦荡的品质。这种战刀是美洲印第安人的悄无声息的致命武器。“绿色贝雷帽”的队徽：两个交叉的箭的标志来自于美国军队中服役的印第安人。他们组成的侦察兵在美军的历次重大战役中战功卓著。1939年这支印第安侦察部队被撤编。十字架式的造型代表这支部队的长眠和安息。60年代，一些陆军特种作战大队的军官把它作为领花佩戴。1987 年4月，它被正式确定为“绿色贝雷帽”的队徽。其他资料播报编辑阿富汗战场上的绿色贝雷帽美国绿色贝雷帽特种作战部队（GREEN BERETS）是美国老牌的特种作战部队，它属于美国陆军中最精锐的特种作战部队，创建于1942年7月9日，到二战结束时，已发展到5支。1952年底，第一支特种作战部队曾被送往朝鲜战场；后又介入越南战场，并由此声名显赫；在第一次海湾战争中，他又被派到了伊拉克，配属到了多国部队的营一级单位，并发挥了极为重要的作用，例如在他们开战前并已潜入到伊拉克境内去秘密监控敌军的动向，其中一个作战小组甚至已经渗透到离巴格达不到100公里的地方进行侦查，为多国部队获得了极为重要的情报，对战争的取胜起到了不可估量的作用。绿色贝雷帽成立50多年来，无论美国的战车驶向那里，绿色贝雷帽都出现在那里，他已经成为美国扮演世界警察角色的一把锐利的“军刀”。绿色贝雷帽共有5个大队，其中第一大队负责太平洋与东亚地区的作战事物，而且第一又增加了特种部队在这里的数量，用以应付“朝核危机”，有海外报道称美军在亚洲部署的机动作战力量已超过30万人。作为美军特种作战部队的主力成员，绿色贝雷帽主要执行特种作战或机动作战任务，它可以以海、陆、空的立体作战方式深入敌后去开展游击战、破袭战。由于他们精通多种语言，因此他们还可以用来在敌军后方培养本地的反政府力量，例如在伊拉克境内培训伊拉克的军人及警察等。每个特种大队下辖3个特种作战营.一个直属特种作战连和一个支援连；而每个营下面又有3个特种作战连和一个支援连。每个特种作战连下辖6个特种作战小组，每个小组由12人，由于这些作战小组的战斗力相当强及装备精良，所以可以超常发挥出相当于1000人的战斗力。绿色贝雷帽的挑选极为严格，据说只有30%的候选者才可以通过考核而进入该部队。入选的基本条件是：已在军队中服役满3年，通常需要有大专文化程度而且还要至少精通一门外语。不过，入选“绿色贝雷帽”后并非万事大吉，相反，这才是一个痛苦历程的刚刚开始，因为他们还要进行一个为期16周的专业训练，每天的训练时间长达17个小时，主要训练内容有体能、野外生存、侦查、巡逻、伪装、通讯、刺杀、格斗等。其中关格斗就要求在山地、从林、水中、泥中、房中、车上进行，这是他们一个主要训练科目，因为他们以此来训练队员的反应、意志力、斗志、杀气，行动的敏捷性及果断性。绿色贝雷帽早期采用的格斗训练教材是来源于韩国的教材“韩式合气道”（HAPKIDO），这是一种可拳打脚踢及擒拿、抱摔均可运用的综合性犀利格斗术，以泰拳、空手道为主。结束这个为期16周的专业训练后，队员才能正式编入“绿色贝雷帽”。然后再进行更为专业的训练，直至全部掌握约72个科目为止，这时还必须掌握2—3门外语。绿色贝雷帽的队员不仅有极强的团队精神，而且个个可以独当一面；不仅个个精于伏击、爆破、偷袭等本领，而且每一个都是武功高手。严格而系统的训练使他们具备了常人所无法想象的非凡作战能力与出众的在恶劣环境下的生存能力。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

和频产生_百度百科

_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10和频产生播报讨论上传视频非线性光学的处理方法本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！和频产生（Sum-frequencygeneration,SFG）是一种非线性光学的处理方法。这个现象主要是消灭两个具有角频率ω1及ω2光子，同时产生一个角频率ω3的光子。中文名和频产生外文名Sum-frequencygeneration发生情况就如同其他非线性光学的现象一般，SFG只会发生在符合下列条件的情况下：光与物质于非对称处发生交互作用（例如物质表面或分界面）光具有高强度（通常使用脉冲激光）。和频产生是一个“参数化过程”，意指参与过程的光子符合能量守恒，物质前后状态不变。和频产生的一个例子是ω1=ω2=0.5ω3，此种状况称为二次谐波产生（second-harmonicgeneration）。事实上，这是在实验物理中最常见的一种和频产生。这是因为在二次谐波产生的过程中，只有需要一个入射光束；但是如果ω1≠ω2，意即在实验中，需要两种不同能量的光束同时抵达，增加整个实验安排的难度。实际上，“和频产生”通常表示是ω1≠ω2这种比较少见的状况。为了得到更有效率的和频产生，必须两个入射光束要符合相位匹配（phase-matching）：上述中的k1，k2及k3是这三个波在介质中的角波数(同时以上方程式表示动量守恒)。当越符合此种条件时，和频产生将更有效率。附带一提，当实验者让和频产生发生的跨幅越长时，越能得到精准的相位匹配。和频产生的一些常见运用请参照和频产生光谱（和频光谱,sumfrequencygenerationspectroscopy）新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

SFG的ODA当中的18Z、18F、18B主要是担任什么样的角色，还有一个ODA怎么搭配JTAC？ - 知乎

SFG的ODA当中的18Z、18F、18B主要是担任什么样的角色，还有一个ODA怎么搭配JTAC？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册军事特种部队美国军队军队编制SFG的ODA当中的18Z、18F、18B主要是担任什么样的角色，还有一个ODA怎么搭配JTAC？关注者7被浏览1,349关注问题写回答邀请回答好问题5 条评论分享2 个回答默认排序50CENT 关注编辑于 2017-12-12 04:09赞同 3添加评论分享收藏喜欢收起YODO人关注ODA的JTAC一般由参加过SOTACC之类的课程的人去担任，不一定要指定某个MOS的队员去，或者是临时补充进去的辅助人员持有JTAC资质的那类，其他的关于MOS 18系的其实战甲网上面就有文章介绍了吧发布于 2020-06-15 19:49赞同添加评论分享收藏喜欢收起

直火帮_百度百科

百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10直火帮播报讨论上传视频说唱团体直火帮，说唱团体，由Feezy， XZT， Zigga三位男团员组成，代表作《爬墙少年》《第二个酒吧》《没有说唱歌手可以活到一百岁》。中文名直火帮外文名Straight Fire Gang组合成员Feezy， XZT， Zigga代表作品《没有说唱歌手可以活到一百岁》目录1团体简介2演艺经历3成员介绍4音乐单曲5获奖记录团体简介播报编辑直火帮StraightFireGang（直火帮SFG），是一个由三位留学生Feezy, XZT, Zigga组成的说唱团体，三位成员来自上海和杭州。他们从初中开始接触说唱，进入大学后，同在美国留学的三人一拍即合组成了直火帮SFG，并在洛杉矶，芝加哥的留学生圈子收获了不俗的口碑。 [1]演艺经历播报编辑2022年8月28日，参加衡阳麦浪音乐节。 [3]2023年4月8日，参加《长江潮音乐节》。 [4]成员介绍播报编辑罗昉芊，大学在加州大学洛杉矶分校（UCLA），读应用数学专业。谢子通，大学就读于加州大学洛杉矶分校（UCLA），读数学经济专业。姜孜戈，本科在斯沃斯莫尔学院（Swarthmore College）读社会学/人类学，研究生在芝加哥大学读国际关系。 [2]音乐单曲播报编辑歌曲名称发行时间重混香奈儿2017拖延症 20202021四重奏2017获奖记录播报编辑音乐类获奖时间奖项名称获奖结果2020-12QQ音乐·融合嘻哈颁奖典礼“最受欢迎说唱组合”奖获奖新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

【搬运】美国陆军特种部队10th SFG进行射击训练_哔哩哔哩_bilibili

【搬运】美国陆军特种部队10th SFG进行射击训练_哔哩哔哩_bilibili 首页番剧直播游戏中心会员购漫画赛事投稿【搬运】美国陆军特种部队10th SFG进行射击训练

2.1万

2022-03-14 18:49:17

4111141824油兔搬运知识人文历史特种部队搬运射击美军SFG绿色贝雷帽

Mr-MillerS

发消息

SE02摄影工作室/军事视频搬运/75th RG全时间线玩家/HOLO Coffee Ind.

关注 6459

拒绝留学低成绩，高GPA看这里！

接下来播放

自动连播感受一下美军陆特的压迫感（sfg 10th）不知意向

9975

美国陆军10th SFG特种部队进行城市作战训练Tactical_过载

3443

绿色贝雷帽19th SFG训练从德克萨斯到科阿韦拉

1.3万

【特种部队】为何要当一名绿贝雷（陆特10TH SFG(A)冬季训练大片向剪辑）瘫子tanZedd

1.1万

两个月的sfg战术萌新在自家后院拍照虾丸战术

3428

force recon和绿色贝雷帽的步枪近距射击联训从德克萨斯到科阿韦拉

1.1万

【4K】绿色贝雷帽第19特种作战群SFAUCC训练扔扔洋

5401

美国陆军10th SFG特种部队与空军ASOS联合战斗剪辑Ronce237

1.9万

【4K】绿色贝雷帽第10特战群打靶训练 | SFG路特10群ODA扔扔洋

1.6万

很烧很烧的20th SFG薄红的裙角

6859

美国绿色贝雷帽的日常训练（很不错啊）穿棋引线

12.1万

498

【4K】绿色贝雷帽｜U.S. Army Special Forces | The Why | 10th SFG(A)LeeTingle

9083

【特种部队】超长超全，美军“绿色贝雷帽”陆军特种部队训练影像大合集！瘫子tanZedd

1.1万

美军特种部队 | 绿色贝雷帽 | 斯巴达战士JohnAlvinKurr

1.6万

10th SFG进行CQB和绳降训练从德克萨斯到科阿韦拉

2698

10th SFG绿色贝雷帽AK-74 & AKS-74U射击训练口胡智障大绅士

SFG绿色贝雷帽训练混剪从德克萨斯到科阿韦拉

3215

陆特5群和101空中突击师在肯塔基州坎贝尔堡军事基地进行联合训练（2020）Shirahane_Yuuri

7903

绿贝在阿富汗战区使用M4 URGI增强型上机匣配合M855A1远程吊打反美武装 2020-2021。USSOCOM-JSOC

1.0万

我个人SFG的JPC2.0配置热心市民摸鱼人先生

1.2万

展开

小窗

客服

顶部

赛事库课堂 2021

学习笔记之——基于pytorch的SFTGAN（xintao代码学习，及数据处理部分的学习）_sft空间特征转换 pytorch代码-CSDN博客

学习笔记之——基于pytorch的SFTGAN（xintao代码学习，及数据处理部分的学习）

最新推荐文章于 2023-10-05 21:13:11 发布

gwpscut

最新推荐文章于 2023-10-05 21:13:11 发布

阅读量2.9k

点赞数

分类专栏：

GAN

pytorch

超分辨率重建

卷积神经网络

深度学习

图像处理

图像超分辨率重建

本文链接：https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/84836406

版权

卷积神经网络

同时被 3 个专栏收录

65 篇文章

5 订阅

订阅专栏

深度学习

63 篇文章

28 订阅

订阅专栏

超分辨率重建

45 篇文章

36 订阅

订阅专栏

代码的框架仍然是——《https://github.com/xinntao/BasicSR》

给出SFTGAN的论文《Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform》链接https://arxiv.org/pdf/1804.02815.pdf

之前已经写过SFTGAN论文的阅读笔记（阅读笔记之——《Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform》），本博文则是对xintao代码的SFTNet份进行理解

SFTGAN的网络结构如下图所示

SFT——特征空间的转换（ Spatial Feature Transform ）

首先查看__init__.py

def create_model(opt):

model = opt['model']##this para is came from the .json file

#the model in jason, decided which modl import

#so if you add a new model, this .py must be modified

if model == 'sr':###this is the SR model

from .SR_model import SRModel as M#take sr as an example

elif model == 'srgan':###this is the SRGAN

from .SRGAN_model import SRGANModel as M

elif model == 'srragan':

from .SRRaGAN_model import SRRaGANModel as M

elif model == 'sftgan':###this is the SFTGAN

from .SFTGAN_ACD_model import SFTGAN_ACD_Model as M

else:

raise NotImplementedError('Model [{:s}] not recognized.'.format(model))

m = M(opt)

print('Model [{:s}] is created.'.format(m.__class__.__name__))

return m#return the model

在SFTGAN_ACD_model.py里面为SFTGAN的网络

由于本博文主要关于SFTNET部分，就先不看跟GAN相关的代码部分了

class SFTLayer(nn.Module):

def __init__(self):

super(SFTLayer, self).__init__()

self.SFT_scale_conv0 = nn.Conv2d(32, 32, 1)

self.SFT_scale_conv1 = nn.Conv2d(32, 64, 1)

self.SFT_shift_conv0 = nn.Conv2d(32, 32, 1)

self.SFT_shift_conv1 = nn.Conv2d(32, 64, 1)

def forward(self, x):

# x[0]: fea; x[1]: cond

scale = self.SFT_scale_conv1(F.leaky_relu(self.SFT_scale_conv0(x[1]), 0.1, inplace=True))

shift = self.SFT_shift_conv1(F.leaky_relu(self.SFT_shift_conv0(x[1]), 0.1, inplace=True))

return x[0] * (scale + 1) + shift

class ResBlock_SFT(nn.Module):

def __init__(self):

super(ResBlock_SFT, self).__init__()

self.sft0 = SFTLayer()

self.conv0 = nn.Conv2d(64, 64, 3, 1, 1)

self.sft1 = SFTLayer()

self.conv1 = nn.Conv2d(64, 64, 3, 1, 1)

def forward(self, x):

# x[0]: fea; x[1]: cond

fea = self.sft0(x)

fea = F.relu(self.conv0(fea), inplace=True)

fea = self.sft1((fea, x[1]))

fea = self.conv1(fea)

return (x[0] + fea, x[1]) # return a tuple containing features and conditions

class SFT_Net(nn.Module):##############the main network

def __init__(self):

super(SFT_Net, self).__init__()

self.conv0 = nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1)

sft_branch = []

for i in range(16):

sft_branch.append(ResBlock_SFT())###residual block+SFT layer

sft_branch.append(SFTLayer())

sft_branch.append(nn.Conv2d(64, 64, 3, 1, 1))

self.sft_branch = nn.Sequential(*sft_branch)

self.HR_branch = nn.Sequential(

nn.Conv2d(64, 256, 3, 1, 1),

nn.PixelShuffle(2),

nn.ReLU(True),

nn.Conv2d(64, 256, 3, 1, 1),

nn.PixelShuffle(2),

nn.ReLU(True),

nn.Conv2d(64, 64, 3, 1, 1),

nn.ReLU(True),

nn.Conv2d(64, 3, 3, 1, 1)

)

self.CondNet = nn.Sequential(

nn.Conv2d(8, 128, 4, 4),

nn.LeakyReLU(0.1, True),

nn.Conv2d(128, 128, 1),

nn.LeakyReLU(0.1, True),

nn.Conv2d(128, 128, 1),

nn.LeakyReLU(0.1, True),

nn.Conv2d(128, 128, 1),

nn.LeakyReLU(0.1, True),

nn.Conv2d(128, 32, 1)

)

def forward(self, x):

# x[0]: img; x[1]: seg

cond = self.CondNet(x[1])

fea = self.conv0(x[0])

res = self.sft_branch((fea, cond))###there are two input of the SFT layer, the one is the seg,while the other is the output pf the convolution

fea = fea + res

out = self.HR_branch(fea)

return out

其实网络结构比较好理解，关键就是怎么把数据输入网络了

在网络喂数据部分是：

def feed_data(self, data, need_HR=True):###the x[0]is the LR, the X[1]is the segment

# LR

self.var_L = data['LR'].to(self.device)

# seg

self.var_seg = data['seg'].to(self.device)

# category

self.var_cat = data['category'].long().to(self.device)

if need_HR: # train or val

self.var_H = data['HR'].to(self.device)

而之前的代码，比如SR网络中是：

def feed_data(self, data, need_HR=True):#feed the data,

self.var_L = data['LR'].to(self.device) # LR

if need_HR:

self.real_H = data['HR'].to(self.device) # HR

估计关键点应该在data中，在data文件中的__init__.py。之前都没有好好解读过数据处理的文件，正好借次机会，把xintao前辈的代码框架的数据处理部分解读好

import torch.utils.data

def create_dataloader(dataset, dataset_opt):#while the dataloader is the data(from the create_dataset) put into the GPU

phase = dataset_opt['phase']

if phase == 'train':

batch_size = dataset_opt['batch_size']

shuffle = dataset_opt['use_shuffle']#

num_workers = dataset_opt['n_workers']#

else:

batch_size = 1

shuffle = False

num_workers = 1

return torch.utils.data.DataLoader(

dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers, pin_memory=True)###read my CSDN

def create_dataset(dataset_opt):###data set is the data

mode = dataset_opt['mode']

if mode == 'LR':

from data.LR_dataset import LRDataset as D

elif mode == 'LRHR':### this should be deeply read

from data.LRHR_dataset import LRHRDataset as D

elif mode == 'LRHRseg_bg':

from data.LRHR_seg_bg_dataset import LRHRSeg_BG_Dataset as D

else:

raise NotImplementedError('Dataset [{:s}] is not recognized.'.format(mode))

dataset = D(dataset_opt)

print('Dataset [{:s} - {:s}] is created.'.format(dataset.__class__.__name__,

dataset_opt['name']))

return dataset

选择LRHR_seg_bg_dataset.py来解读

import os.path

import random

import numpy as np

import cv2

import torch

import torch.utils.data as data

import data.util as util

class LRHRSeg_BG_Dataset(data.Dataset):

'''

Read HR image, segmentation probability map; generate LR image, category for SFTGAN

also sample general scenes for background

need to generate LR images on-the-fly

'''

def __init__(self, opt):

super(LRHRSeg_BG_Dataset, self).__init__()

self.opt = opt

self.paths_LR = None

self.paths_HR = None

self.paths_HR_bg = None # HR images for background scenes

self.LR_env = None # environment for lmdb

self.HR_env = None

self.HR_env_bg = None

# read image list from lmdb or image files

#LR、HR，and the seg

self.HR_env, self.paths_HR = util.get_image_paths(opt['data_type'], opt['dataroot_HR'])

self.LR_env, self.paths_LR = util.get_image_paths(opt['data_type'], opt['dataroot_LR'])

self.HR_env_bg, self.paths_HR_bg = util.get_image_paths(opt['data_type'], \

opt['dataroot_HR_bg'])

assert self.paths_HR, 'Error: HR path is empty.'

if self.paths_LR and self.paths_HR:

assert len(self.paths_LR) == len(self.paths_HR), \

'HR and LR datasets have different number of images - {}, {}.'.format(\

len(self.paths_LR), len(self.paths_HR))

self.random_scale_list = [1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5]

self.ratio = 10 # 10 OST data samples and 1 DIV2K general data samples(background)

def __getitem__(self, index):

HR_path, LR_path = None, None

scale = self.opt['scale']#the upscale

HR_size = self.opt['HR_size']#the HR patch size

# get HR image

if self.opt['phase'] == 'train' and \

random.choice(list(range(self.ratio))) == 0: # read background images

bg_index = random.randint(0, len(self.paths_HR_bg) - 1)

HR_path = self.paths_HR_bg[bg_index]

img_HR = util.read_img(self.HR_env_bg, HR_path)

seg = torch.FloatTensor(8, img_HR.shape[0], img_HR.shape[1]).fill_(0)

seg[0, :, :] = 1 # background

else:

HR_path = self.paths_HR[index]

img_HR = util.read_img(self.HR_env, HR_path)

seg = torch.load(HR_path.replace('/img/', '/bicseg/').replace('.png', '.pth'))

# read segmentatin files, you should change it to your settings.

# modcrop in the validation / test phase

if self.opt['phase'] != 'train':

img_HR = util.modcrop(img_HR, 8)

seg = np.transpose(seg.numpy(), (1, 2, 0))

# get LR image

if self.paths_LR:

LR_path = self.paths_LR[index]

img_LR = util.read_img(self.LR_env, LR_path)

else: # down-sampling on-the-fly

# randomly scale during training

if self.opt['phase'] == 'train':

random_scale = random.choice(self.random_scale_list)

H_s, W_s, _ = seg.shape

def _mod(n, random_scale, scale, thres):

rlt = int(n * random_scale)

rlt = (rlt // scale) * scale

return thres if rlt < thres else rlt

H_s = _mod(H_s, random_scale, scale, HR_size)

W_s = _mod(W_s, random_scale, scale, HR_size)

img_HR = cv2.resize(np.copy(img_HR), (W_s, H_s), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

seg = cv2.resize(np.copy(seg), (W_s, H_s), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

H, W, _ = img_HR.shape

# using matlab imresize

img_LR = util.imresize_np(img_HR, 1 / scale, True)

if img_LR.ndim == 2:

img_LR = np.expand_dims(img_LR, axis=2)

H, W, C = img_LR.shape

if self.opt['phase'] == 'train':

LR_size = HR_size // scale

# randomly crop

rnd_h = random.randint(0, max(0, H - LR_size))

rnd_w = random.randint(0, max(0, W - LR_size))

img_LR = img_LR[rnd_h:rnd_h + LR_size, rnd_w:rnd_w + LR_size, :]

rnd_h_HR, rnd_w_HR = int(rnd_h * scale), int(rnd_w * scale)

img_HR = img_HR[rnd_h_HR:rnd_h_HR + HR_size, rnd_w_HR:rnd_w_HR + HR_size, :]

seg = seg[rnd_h_HR:rnd_h_HR + HR_size, rnd_w_HR:rnd_w_HR + HR_size, :]

# augmentation - flip, rotate

img_LR, img_HR, seg = util.augment([img_LR, img_HR, seg], self.opt['use_flip'],

self.opt['use_rot'])

# category

#this part is based on the seg

if 'building' in HR_path:

category = 1

elif 'plant' in HR_path:

category = 2

elif 'mountain' in HR_path:

category = 3

elif 'water' in HR_path:

category = 4

elif 'sky' in HR_path:

category = 5

elif 'grass' in HR_path:

category = 6

elif 'animal' in HR_path:

category = 7

else:

category = 0 # background

else:

category = -1 # during val, useless

# BGR to RGB, HWC to CHW, numpy to tensor

if img_HR.shape[2] == 3:

img_HR = img_HR[:, :, [2, 1, 0]]

img_LR = img_LR[:, :, [2, 1, 0]]

img_HR = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(np.transpose(img_HR, (2, 0, 1)))).float()

img_LR = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(np.transpose(img_LR, (2, 0, 1)))).float()

seg = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(np.transpose(seg, (2, 0, 1)))).float()

if LR_path is None:

LR_path = HR_path

return {

'LR': img_LR,

'HR': img_HR,

'seg': seg,

'category': category,

'LR_path': LR_path,

'HR_path': HR_path

}

def __len__(self):

return len(self.paths_HR)

与之前的SR进行对比

LRHR_dataset.py

import os.path

import random

import numpy as np

import cv2

import torch

import torch.utils.data as data

import data.util as util

class LRHRDataset(data.Dataset):

'''

Read LR and HR image pairs.

If only HR image is provided, generate LR image on-the-fly.

The pair is ensured by 'sorted' function, so please check the name convention.

'''

def __init__(self, opt):

super(LRHRDataset, self).__init__()

self.opt = opt

self.paths_LR = None

self.paths_HR = None

self.LR_env = None # environment for lmdb

self.HR_env = None

# read image list from subset list txt

if opt['subset_file'] is not None and opt['phase'] == 'train':

with open(opt['subset_file']) as f:

self.paths_HR = sorted([os.path.join(opt['dataroot_HR'], line.rstrip('\n')) \

for line in f])

if opt['dataroot_LR'] is not None:

raise NotImplementedError('Now subset only supports generating LR on-the-fly.')

else: # read image list from lmdb or image files

self.HR_env, self.paths_HR = util.get_image_paths(opt['data_type'], opt['dataroot_HR'])

self.LR_env, self.paths_LR = util.get_image_paths(opt['data_type'], opt['dataroot_LR'])

assert self.paths_HR, 'Error: HR path is empty.'

if self.paths_LR and self.paths_HR:

assert len(self.paths_LR) == len(self.paths_HR), \

'HR and LR datasets have different number of images - {}, {}.'.format(\

len(self.paths_LR), len(self.paths_HR))

self.random_scale_list = [1]

def __getitem__(self, index):###Objects can be iterated

HR_path, LR_path = None, None

scale = self.opt['scale']#the upscale

HR_size = self.opt['HR_size']#the HR patch size

# get HR image

HR_path = self.paths_HR[index]

img_HR = util.read_img(self.HR_env, HR_path)###feed the image

# modcrop in the validation / test phase

if self.opt['phase'] != 'train':

img_HR = util.modcrop(img_HR, scale)

# change color space if necessary

if self.opt['color']:

img_HR = util.channel_convert(img_HR.shape[2], self.opt['color'], [img_HR])[0]

#you just should know that this is the process of training

# get LR image

if self.paths_LR:

LR_path = self.paths_LR[index]

img_LR = util.read_img(self.LR_env, LR_path)

else: # down-sampling on-the-fly

# randomly scale during training

if self.opt['phase'] == 'train':

random_scale = random.choice(self.random_scale_list)

H_s, W_s, _ = img_HR.shape

def _mod(n, random_scale, scale, thres):

rlt = int(n * random_scale)

rlt = (rlt // scale) * scale

return thres if rlt < thres else rlt

H_s = _mod(H_s, random_scale, scale, HR_size)

W_s = _mod(W_s, random_scale, scale, HR_size)

img_HR = cv2.resize(np.copy(img_HR), (W_s, H_s), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# force to 3 channels

if img_HR.ndim == 2:

img_HR = cv2.cvtColor(img_HR, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

H, W, _ = img_HR.shape

# using matlab imresize

img_LR = util.imresize_np(img_HR, 1 / scale, True)

if img_LR.ndim == 2:

img_LR = np.expand_dims(img_LR, axis=2)

if self.opt['phase'] == 'train':

# if the image size is too small

H, W, _ = img_HR.shape

if H < HR_size or W < HR_size:

img_HR = cv2.resize(

np.copy(img_HR), (HR_size, HR_size), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# using matlab imresize

img_LR = util.imresize_np(img_HR, 1 / scale, True)

if img_LR.ndim == 2:

img_LR = np.expand_dims(img_LR, axis=2)

H, W, C = img_LR.shape

LR_size = HR_size // scale###this step make sure the size of the LR is match the size of HR

############################this is the augmentation#####################################

# randomly crop

rnd_h = random.randint(0, max(0, H - LR_size))

rnd_w = random.randint(0, max(0, W - LR_size))

img_LR = img_LR[rnd_h:rnd_h + LR_size, rnd_w:rnd_w + LR_size, :]

rnd_h_HR, rnd_w_HR = int(rnd_h * scale), int(rnd_w * scale)

img_HR = img_HR[rnd_h_HR:rnd_h_HR + HR_size, rnd_w_HR:rnd_w_HR + HR_size, :]

# augmentation - flip, rotate

img_LR, img_HR = util.augment([img_LR, img_HR], self.opt['use_flip'], \

self.opt['use_rot'])

#########################################################################################

# change color space if necessary

if self.opt['color']:

img_LR = util.channel_convert(C, self.opt['color'], [img_LR])[0]

# BGR to RGB, HWC to CHW, numpy to tensor

if img_HR.shape[2] == 3:

img_HR = img_HR[:, :, [2, 1, 0]]

img_LR = img_LR[:, :, [2, 1, 0]]

img_HR = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(np.transpose(img_HR, (2, 0, 1)))).float()

img_LR = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(np.transpose(img_LR, (2, 0, 1)))).float()

if LR_path is None:

LR_path = HR_path

return {'LR': img_LR, 'HR': img_HR, 'LR_path': LR_path, 'HR_path': HR_path}

def __len__(self):

return len(self.paths_HR)

补充

torch.utils.data.dataloader()用法

关于def __getitem__(self, index):

https://blog.csdn.net/qq_24805141/article/details/81411775

优惠劵

gwpscut

关注

踩

觉得还不错?

一键收藏

知道了

学习笔记之——基于pytorch的SFTGAN（xintao代码学习，及数据处理部分的学习）

代码的框架仍然是——《https://github.com/xinntao/BasicSR》给出SFTGAN的论文《Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform》链接https://arxiv.org/pdf/1804.02815.pdf之前已经写过SFTGA...

复制链接

扫一扫

专栏目录

SFTGAN图像超分翻译整理

04-24

基于深度空间特征变换的超分辨率图像真实纹理恢复

python 图像分析自然纹理方向与粗细代码_通过深度空间特征变换恢复图像超分辨率的真实纹理（CVPR 2018）...

weixin_39667801的博客

12-10

231

???? Training codes are in BasicSR repo.Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature TransformThis repo only provides simple testing codes - original torch version used ...

2 条评论

您还未登录，请先

后发表或查看评论

由三维面部先验指导的面部超级分辨率（读书笔记）

阿里山踟蹰

09-03

925

主要贡献：背景：最先进的（State-of-the-art）面部超分辨率方法采用深度卷积神经网络（deep convolutional neural networks ），通过探索局部外观知识来学习低分辨率和高分辨率面部模式之间的映射。（mapping)痛点：这些方法大多不能很好地利用面部结构和身份信息identity information），并且难以处理表现出巨大姿态变化（large pose variations）的面部图像。解决：我们提出了一种新的面部超分辨率方法，

逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调（通过prompt ptune实现），项目中的ptune/main.py文件

大模型天花板

10-05

607

【代码】逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调，项目中的ptune/main.py文件。

深度学习基础：超分辨率网络整理之EDVR网络

weixin_43507744的博客

09-16

2217

超分辨率（super-resolution）、去模糊（deblurring）等视频恢复任务越来越受到计算机视觉界的关注。在NTIRE19挑战赛中发布了一个名为REDS的具有挑战性的基准测试。这个新的基准测试从两个方面挑战了现有的方法:(1)如何在给定大运动的情况下对齐多个帧(2)如何有效地融合不同运动和模糊的不同帧。在这项工作中，我们提出了一种新的视频恢复框架，增强可变形卷积，称为EDVR，以解决这些挑战。首先，。其次，

SFTGAN学习笔记

T-Jhon的博客

01-23

4628

这两天在学习SFTGAN，对论文的解读在师兄的论文阅读笔记中有写到，这里就不赘述啦。使用的代码地址：https://github.com/xinntao/BasicSR

因此下面是我从代码中得出的对SFTGAN网络的一些粗略的理解，暂时记录下来，若有不正之处劳烦指正。

SFTGAN是一个生成对抗网络，其G网络（生成网络）结构如图所示：

代码：

class SFTLayer(nn.Module):...

[2] [Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform]学习笔记

halchan的博客

07-05

1042

[2] [Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform]学习笔记

版权归属：

https://blog.csdn.net/halchan

chanhal@outlook.com

更多关注：

https://github.com/chanhal

https://w...

SFTGAN论文理解非常难要再看一遍

Magic_o的博客

06-13

1017

Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform

https://www.cnblogs.com/btschang/p/9774234.html

通过深层空间特征变换恢复真实的纹理图像超分辨率

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SFTGAN/.

问题：

恢复自然和真实的纹理仍然是一个具有挑战性的问题

解决办法：

我们只需要在一个基于语义分割概

论文笔记SR——SFT

weixin_30730053的博客

07-23

1441

Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by

Deep Spatial Feature Transform

Abstract

在单图像超分辨（SR）的高质量重建上，虽然使用CNN会有很好的结果，但是如何恢复自然且逼真的纹理仍是一个挑战性问题。本文在基于语义分割概率图的单个网络中，通过空间特征变换（S...

Spatial Transformer Network

sinat_37011812的博客

08-20

777

简介

卷积神经网络缺少对输入数据空间变化的鲁棒性，简而言之同样的物体假设在不同图片中存在旋转、平移

缩放等空间上的变化，也会对卷积神经网络的预测产生影响。在图像识别、物体定位、语义分割、动作识别等领域，增加对空间信息的鲁棒性都有助于提高最后的准确率。

尽管引入池化操作可以赋予我们的网络一定程度上对空间变化的鲁棒性，但池化操作其实是一个不理想的操作，因为它对丢弃原有feature map上的信...

Python-通过深度空间特征变换恢复图像超分辨率的真实纹理CVPR2018

08-11

Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform (CVPR 2018)

学习笔记之——基于pytorch的FSRCNN

10-26

学习笔记之——基于pytorch的FSRCNN 把我的代码上传了，后续有更正会更新这个代码

Python深度学习实战——基于Pytorch全书电子教案完整版ppt整套教学课件最全教学教程.pptx

06-09

Python深度学习实战——基于Pytorch全书电子教案完整版ppt整套教学课件最全教学教程.pptx

PyTorch深度学习代码及数据PyTorch深度学习代码及数据

Follow

比特派钱包官网下载app|sfg

比特派钱包官网下载app|sfg

激光和频（SFG）的原理是什么呢？ - 知乎

【图片】现役SFG 造型总结 讨论贴。【黑鹰坠落吧】_百度贴吧

当分子自组装遇上非线性光学——和频光谱技术SFG （2.1） - 知乎

河北大学马刚教授课题组：和频振动光谱仪入门介绍 - 知乎

绿色贝雷帽（美国陆军特种部队）_百度百科

和频产生_百度百科

SFG的ODA当中的18Z、18F、18B主要是担任什么样的角色，还有一个ODA怎么搭配JTAC？ - 知乎

直火帮_百度百科

【搬运】美国陆军特种部队10th SFG进行射击训练_哔哩哔哩_bilibili

学习笔记之——基于pytorch的SFTGAN（xintao代码学习，及数据处理部分的学习）_sft空间特征转换 pytorch代码-CSDN博客

最近的新闻

您可能喜欢的文章

imtoken以太坊钱包下载|scottrade

tokenpocket官网下载app正版安卓|starking

数字货币与社保卡的关系及影响

TP钱包打新币遇到的坑

如何通过备份恢复比特币钱包

以太坊钱包地址预测：如何通过公共数据找到钱

比特币冷钱包：能够收到钱吗？如何使用？

【图片】现役SFG 造型总结讨论贴。【黑鹰坠落吧】_百度贴吧