• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM скачать в хорошем качестве

Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Pseudo-heterodyne (PsHet) interferometric detection in s-SNOM

Martin Schnell – CIC nanoGUNE BRTA, San Sebastián key learning objectives: Understanding SNOM and its Challenges: SNOM is likened to a confocal microscope where a tip is placed in the focus, but unlike fluorescence or Raman spectroscopy, SNOM operates with elastic light scattering, meaning the signal frequency is unchanged upon scattering. The unique challenges in SNOM include the need to demodulate the signal to isolate the weak near-field scattering from the much stronger background scattering and employing interferometric detection to account for phase shifts caused by sample absorption, which are not detectable by photodetectors that only sense intensity. Image Processing and Phase Correction in SNOM: In SNOM, amplitude and phase images should be combined to form a complex-valued matrix, which helps in correcting phase jumps and gradients due to interferometer drift without altering the actual data. The phase, being a relative measure, can be adjusted to avoid discontinuities (phase jumps) that are artifacts of visualization and not actual sample properties. Advanced image processing techniques can also address background subtraction and the correction of asymmetric amplitude patterns, which are crucial for accurately interpreting near-field signals from weak scatterers and mapping antenna modes or polariton fields. Reference and Calibration in SNOM Data Analysis: SNOM data analysis requires careful calibration and referencing to known sample points to interpret the amplitude and phase signals accurately. It is essential to normalize to a part of the sample with known properties (e.g., a non-absorbing substrate) for meaningful comparison and to use the phase as an indicator of sample absorption. The calibration includes setting the correct modulation depth and ensuring that all harmonics are synchronized to prevent artifacts such as inverted phase contrast, particularly when measuring weakly absorbing samples with significant topography. In essence, a solid understanding of SNOM principles, meticulous image processing, and correct calibration are key to obtaining and interpreting accurate near-field optical data. This video was recorded with the financial support of the Teaming for Excellence program (European Union Horizon 2020; GA 857543) during the Near-field Optical Nanoscopy Summer School (Donostia- San Sebastian; 6-9 June 2023) organized by neaspec/attocube AG, CIC nanoGUNE BRTA and the ENSEMBLE3 Centre of Excellence.

Comments
  • AFM and s-SNOM Data Processing using Gwyddion 2 года назад
    AFM and s-SNOM Data Processing using Gwyddion
    Опубликовано: 2 года назад
  • s-SNOM and nano-FTIR intro and overrview 2 года назад
    s-SNOM and nano-FTIR intro and overrview
    Опубликовано: 2 года назад
  • Что происходит с нейросетью во время обучения? 8 лет назад
    Что происходит с нейросетью во время обучения?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra 2 года назад
    Modeling of Near-field Optical Contrast and Spectra
    Опубликовано: 2 года назад
  • System Design Concepts Course and Interview Prep 1 год назад
    System Design Concepts Course and Interview Prep
    Опубликовано: 1 год назад
  • 4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation 4 года назад
    4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation
    Опубликовано: 4 года назад
  • Краткое введение в гетеродинирование 3 года назад
    Краткое введение в гетеродинирование
    Опубликовано: 3 года назад
  • Путешествие в заквантовый мир. Визуализация субатомных частиц, вирусов, и молекул 8 месяцев назад
    Путешествие в заквантовый мир. Визуализация субатомных частиц, вирусов, и молекул
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Near-Field Probing Phenomena – Part I 2 года назад
    Near-Field Probing Phenomena – Part I
    Опубликовано: 2 года назад
  • Роботы, Которых Никто Не Ожидал Увидеть на CES 2026 2 дня назад
    Роботы, Которых Никто Не Ожидал Увидеть на CES 2026
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Понимание GD&T 3 года назад
    Понимание GD&T
    Опубликовано: 3 года назад
  • Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке 5 лет назад
    Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке
    Опубликовано: 5 лет назад
  • What If You Keep Slowing Down? 7 дней назад
    What If You Keep Slowing Down?
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Tutorial: basics of s-SNOM imaging & spectroscopy 4 года назад
    Tutorial: basics of s-SNOM imaging & spectroscopy
    Опубликовано: 4 года назад
  • Открытие Варбурга: 4 переключателя, которые мешают раку расти | Здоровье с Доктором 3 недели назад
    Открытие Варбурга: 4 переключателя, которые мешают раку расти | Здоровье с Доктором
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Near-field Imaging of Plasmonic and Dielectric Antennas and Waveguides 2 года назад
    Near-field Imaging of Plasmonic and Dielectric Antennas and Waveguides
    Опубликовано: 2 года назад
  • Визуализация гравитации 10 лет назад
    Визуализация гравитации
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5