Q因子的案例
271 基于matlab的可調Q因子小波變換故障診斷 ￥25.9
基于matlab的可調Q因子小波變換故障診斷，可用在軸承、齒輪、活塞等故障診斷中，程序中包含了原始TQWT工具箱和軸承振動信號信號的譜包絡的求取。通過仿真數據、實際軸承數據說明了方法的效果。程序已調通，可直接運行。
OptiSystem應用：通過機器學習預測系統性能
圖3.機器學習工具主參數選項卡
選擇光纖長度、最小BER和Q因子作為需要預測的數據：
a）選擇光纖長度作為需要預測數據
b）選擇最小BER和Q因子作為需要預測數據
圖4.在機器學習工具中選擇需要預測數據
接著我們需要將1000次眼圖結果提取成圖片放入訓練集文件夾中，然后運行機器學習工具訓練神經網絡。如圖5，我們可以評價神經網絡的性能，查看損失函數。
a） epoch vs loss
b） epoch vs mae
c） epoch vs val_loss
d） epoch vs val_mae
圖5 神經網絡損失函數評估
訓練完成后我們將余下的眼圖用于對神經網絡進行測試，比較測試預測的結果與實際測試集結果之間的誤差，測試結果如圖6所示：
a） 實際光纖長度與預測光纖長度對比
b） 實際光纖長度與預測光纖長度誤差
c） 實際Q因子與預測Q因子的對比
d） 實際Q因子與預測Q因子的誤差
e） 實際最小BER與預測最小BER的誤差
圖6 神經網絡測試結果
導入一個眼圖，如圖7所示：
圖7.導入需要預測的眼圖
運行預測功能，結果如圖8：
圖8.神經網絡預測的系統性能
展開 OptiSystem應用：通過機器學習預測系統性能
圖3.機器學習工具主參數選項卡
選擇光纖長度、最小BER和Q因子作為需要預測的數據：
a）選擇光纖長度作為需要預測數據
b）選擇最小BER和Q因子作為需要預測數據
圖4.在機器學習工具中選擇需要預測數據
接著我們需要將1000次眼圖結果提取成圖片放入訓練集文件夾中，然后運行機器學習工具訓練神經網絡。如圖5，我們可以評價神經網絡的性能，查看損失函數。
OptiSystem-系統角度下分析色散補償方案
圖4顯示了這三種方案在2.5 Gbps比特率下接收信號的Q因子與發射信號功率的關系。圖5顯示了10 Gbps比特率的相同圖形。要以10 Gbps模擬設計，需要將全局參數比特率設置為10 Gbps。從這些數字，我們可以得出結論，最佳性能是通過使用對稱色散補償獲得的。最壞的情況是色散預補償。這也可以從圖5給出的眼圖中看出。這些結果與文獻[2][3]中的結果完全一致。
圖4:Q因子與2.5和10 Gbps比特率下的信號功率之比，用于前、后和對稱色散補償
圖5：前、后和對稱色散補償在2.5和10 Gbps比特率下的系統性能。眼圖所示為-12和10 dBm信號功率。
利用DCM實現色散補償
我們現在將展示補償色散量如何影響系統性能。我們將使用一個理想的色散補償光纖光柵作為色散補償模塊（見圖6）。在這種情況下，我們選擇了后補償方案，因為它比對稱補償方案簡單。
圖 6: 利用DCM實現色散補償
SMF的總累積色散為16×120=1920 ps/nm。我們將FBG的總色散范圍從-30掃到-3000ps/nm。比特率設置為10 Gbps。在這個模擬中，我們要研究系統的色散限制性能。為了避免觸發光纖非線性，我們將接收功率保持在-3dbm。其他例子將考慮殘余色散對非線性效應的影響。圖7顯示了Q因子與剩余色散的關系。模擬結果表明，在線性區（低功率），完全補償光纖色散效果最好。過度補償會降低系統性能。
圖 7:Q因子與剩余色散
References:
[1]G. P. Agrawal, Fiber Optic Communication Systems, Wiley-Interscience, 1997.
[2]R. Ramaswami and K. N.
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OptiSystem-系統角度下分析色散補償方案
圖4顯示了這三種方案在2.5 Gbps比特率下接收信號的Q因子與發射信號功率的關系。圖5顯示了10 Gbps比特率的相同圖形。要以10 Gbps模擬設計，需要將全局參數比特率設置為10 Gbps。從這些數字，我們可以得出結論，最佳性能是通過使用對稱色散補償獲得的。最壞的情況是色散預補償。這也可以從圖5給出的眼圖中看出。這些結果與文獻[2][3]中的結果完全一致。
圖4:Q因子與2.5和10 Gbps比特率下的信號功率之比，用于前、后和對稱色散補償
圖5：前、后和對稱色散補償在2.5和10 Gbps比特率下的系統性能。眼圖所示為-12和10 dBm信號功率。
利用DCM實現色散補償
我們現在將展示補償色散量如何影響系統性能。我們將使用一個理想的色散補償光纖光柵作為色散補償模塊（見圖6）。在這種情況下，我們選擇了后補償方案，因為它比對稱補償方案簡單。
圖 6: 利用DCM實現色散補償
SMF的總累積色散為16×120=1920 ps/nm。我們將FBG的總色散范圍從-30掃到-3000ps/nm。比特率設置為10 Gbps。在這個模擬中，我們要研究系統的色散限制性能。為了避免觸發光纖非線性，我們將接收功率保持在-3dbm。其他例子將考慮殘余色散對非線性效應的影響。圖7顯示了Q因子與剩余色散的關系。模擬結果表明，在線性區（低功率），完全補償光纖色散效果最好。過度補償會降低系統性能。
圖 7:Q因子與剩余色散
References:
[1]G. P. Agrawal, Fiber Optic Communication Systems, Wiley-Interscience, 1997.
展開 OptiSystem-系統角度下分析色散補償方案
圖4顯示了這三種方案在2.5 Gbps比特率下接收信號的Q因子與發射信號功率的關系。圖5顯示了10 Gbps比特率的相同圖形。要以10 Gbps模擬設計，需要將全局參數比特率設置為10 Gbps。從這些數字，我們可以得出結論，最佳性能是通過使用對稱色散補償獲得的。最壞的情況是色散預補償。這也可以從圖5給出的眼圖中看出。這些結果與文獻[2][3]中的結果完全一致。
圖4:Q因子與2.5和10 Gbps比特率下的信號功率之比，用于前、后和對稱色散補償
圖5：前、后和對稱色散補償在2.5和10 Gbps比特率下的系統性能。眼圖所示為-12和10 dBm信號功率。
利用DCM實現色散補償
我們現在將展示補償色散量如何影響系統性能。我們將使用一個理想的色散補償光纖光柵作為色散補償模塊（見圖6）。在這種情況下，我們選擇了后補償方案，因為它比對稱補償方案簡單。
圖 6: 利用DCM實現色散補償
SMF的總累積色散為16×120=1920 ps/nm。我們將FBG的總色散范圍從-30掃到-3000ps/nm。比特率設置為10 Gbps。在這個模擬中，我們要研究系統的色散限制性能。為了避免觸發光纖非線性，我們將接收功率保持在-3dbm。其他例子將考慮殘余色散對非線性效應的影響。圖7顯示了Q因子與剩余色散的關系。模擬結果表明，在線性區（低功率），完全補償光纖色散效果最好。過度補償會降低系統性能。
圖 7:Q因子與剩余色散
References:
[1]G. P. Agrawal, Fiber Optic Communication Systems, Wiley-Interscience, 1997.
[2]R. Ramaswami and K.
展開 OptiSystem-系統角度下分析色散補償方案
圖4顯示了這三種方案在2.5 Gbps比特率下接收信號的Q因子與發射信號功率的關系。圖5顯示了10 Gbps比特率的相同圖形。要以10 Gbps模擬設計，需要將全局參數比特率設置為10 Gbps。從這些數字，我們可以得出結論，最佳性能是通過使用對稱色散補償獲得的。最壞的情況是色散預補償。這也可以從圖5給出的眼圖中看出。這些結果與文獻[2][3]中的結果完全一致。
圖4:Q因子與2.5和10 Gbps比特率下的信號功率之比，用于前、后和對稱色散補償
圖5：前、后和對稱色散補償在2.5和10 Gbps比特率下的系統性能。眼圖所示為-12和10 dBm信號功率。
利用DCM實現色散補償
我們現在將展示補償色散量如何影響系統性能。我們將使用一個理想的色散補償光纖光柵作為色散補償模塊（見圖6）。在這種情況下，我們選擇了后補償方案，因為它比對稱補償方案簡單。
圖 6: 利用DCM實現色散補償
SMF的總累積色散為16×120=1920 ps/nm。我們將FBG的總色散范圍從-30掃到-3000ps/nm。比特率設置為10 Gbps。在這個模擬中，我們要研究系統的色散限制性能。為了避免觸發光纖非線性，我們將接收功率保持在-3dbm。其他例子將考慮殘余色散對非線性效應的影響。圖7顯示了Q因子與剩余色散的關系。模擬結果表明，在線性區（低功率），完全補償光纖色散效果最好。過度補償會降低系統性能。
圖 7:Q因子與剩余色散
References:
[1]G. P. Agrawal, Fiber Optic Communication Systems, Wiley-Interscience, 1997.
[2]R. Ramaswami and K.
展開 通過仿真分析電磁表面波
在研究表面等離激元時，習慣上將品質因數（通常稱為 Q 因子）定義為實部和虛部 的比率。當 具有較小的虛部（相當于較大的 Q 因子）時，表面等離激元可以在衰減之前相對于其波長傳播很長的距離。對于生物傳感器和光開關等實際應用，通常需要較大的 Q 因子。Q 因子可以方便地繪制為色散曲線的顏色表達式。在這里，我們選擇較亮的顏色來表示較高的 Q 因子，選擇較深的顏色來表示較低的 Q 因子。此外，還添加了一條虛線 ，通常稱為淺色線。淺色線是自由空間光子的頻波矢量色散關系。最后，將方程 9 中的解析表達式繪制為實線。從動畫中可以看出，模擬色散和解析表達式表現出很好的一致性。
模擬 3.54 eV、3.1 eV 和 2.07 eV 光子能量下的表面等離激元傳播。箭頭表示電場方向和強度。
下面的色散圖非常能代表貴金屬中的表面等離激元色散。該圖有助于深入了解表面等離激元的特征。最重要的是，它表明表面等離激元的色散曲線始終位于光線的右側。這意味著表面等離激元波長總是小于自由空間光的波長。這就是為什么表面等離激元可以用作壓縮光波長以實現光場更集中的方法。此外，自由空間光波矢量和表面等離激元波矢量之間的不匹配意味著我們不能僅僅通過將光照射到金屬表面來激發表面等離激元，還需要一些外部機制來進行波矢量匹配。表面等離激元的激發通常是通過使用棱鏡的全內反射，光柵的衍射，散射體的散射或穿過電子束來完成的。使用這些技術的目的是準備電磁場，使其波矢量與相同頻率的表面等離激元的波矢量相匹配。
表面等離激元在銀和空氣界面處的模擬的頻波矢量色散圖。正如預期的那樣，模擬結果（圓）與分析計算（實線）一致。自由空間光色散或光線由虛線表示。顏色表示表面等離激元的 Q 因子。
展開 基于ANSYS HFSS三維集成電感設計
其中電感計算公式為；Q因子計算公式為；電容計算公式為；電阻計算公式為。
圖3.2 電感值vs頻率
圖3.3 Q因子vs頻率
圖3.4 電容VS頻率
圖3.5 電阻VS頻率
仿真結果如圖3.2-圖3.5所示。可見，在頻率較低時，電感值穩定在直流電感值 1.4nH 附近，而在自諧振頻率點（37.18GHz，電感值為0 的頻率點）附近電感值迅速增大，這是三維電感發生諧振的緣故。當頻率大于自諧振頻率時，電感值為負，此時三維集成電感不再表現出感性。品質因數隨著頻率的增大先增大后減小，品質因數峰值為 35.9，所處頻率點為 15GHz，當超過自諧振頻率時，品質因數也變為負。電感正常工作時，對地電容為0.02pf。由此可以看出，三維集成電感要在自諧振頻率以下應用，并且工作頻率離自諧振頻率越遠，電感越穩定，損耗越小。
最后,有相關需求歡迎通過公眾號聯系我們.
公zhong號:
320科技工作室
展開 今日Nature: 鐵電疇壁再發正刊，調制微波器件
然而長久以來，當薄膜處于鐵電相時在相鄰鐵電疇間形成的疇壁被認為會降低微波傳輸的質量因子（Q），從而帶來信號損耗。為了解決這一問題，一個常用對策是將薄膜的居里相變溫度降低到室溫以下，使得薄膜在室溫工作時處于順電相（薄膜中無鐵電疇）。然而，穩態順電相會顯著降低薄膜的電容調制比率n（外加電壓下，最大與最小電容的比值）。因此，在傳統鐵電體微波電容中，質量因子Q和電容調制比n總是相互制約，限制了其進一步的應用。5G通訊技術以及物聯網的興起，對頻譜的更精細化使用和信號傳輸質量提出了更高的技術要求，采用傳統壓電效應工作機制的器件已經很難達到要求。
圖1：（a）Ba0.8Sr0.2TiO3關于溫度T和應力us的相圖；（j）實驗測得微波頻率下（100 MHz — 15 GHz）的電容調制比n，以及和其他最好性能的薄膜微波可調電容的比較。
為了解除Q和n的互相限制，通過選取合適的襯底對Ba-0.8Sr0.2TiO3施加微弱的拉伸應力，在薄膜中形成了90°頭尾相接的平行于薄膜平面的鐵電疇（圖1a中的示意圖所示）。在室溫下，因為薄膜被施加的應力值極小并且十分接近居里相變溫度，電容調制比n值在100 MHz至10 GHz間，其平均值高于13，數倍于之前報道的其他鈣鈦礦薄膜的可調電容（圖1j所示）。
圖2：(a)(b)薄膜樣品在不同電極尺寸下，1 GHz至10 GHz測得的質量因子Q關于電場E的諧振譜；(c)圖a和b中在每個頻率的質量因子Q的最大值.
采用傳統壓電效應的可調電容中，質量因子Q的諧振峰均為分立，且在電場調制作用下一般只有幾百MHz的變化。
展開 基于Lumerical構建布拉格光柵濾波器
五、添加Q因子解析組
利用腳本語言編輯各監控板和監控點監測到的數據根據物理模型計算濾波器的帶寬，震蕩周期，反射譜線，透射譜線等。
六、結果可視化輸出
光源波包
各共振模式震蕩周期圖
濾波器帶寬
反射譜
總結：以上闡述了基于Lumerical軟件FDTD模塊計算典型布拉格光柵濾波器的創建和仿真。利用Q因子腳本語言處理各監控板和監控點仿真得到的場數據，可以實現測量該濾波器的帶寬大小，和透射反射譜線等。該方法為光柵濾波器和光纖濾波器研究工作者提供了便捷的途徑。
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320科技工作室致力于仿真、編程領域，持續為客戶創造價值。
JCMsuite案例展示：垂直腔面發射激光器（VSCEL）的建模分析
下圖展示了平行于對稱軸且通過腔體中心的截面，左圖顯示了光強分布，右圖是場矢量分量的實部():
項目文件夾還包含一個腳本run_project.m，它可以自動設置幾何結構，調用有限元求解器，并從計算出的特征值可以得到共振波長和Q因子。
領先的光子學仿真工具Ansys Lumerical功能詳解：微納光子器件仿真的標準工具
規格概要
二維或三維建模
自定義任意表面和立體形貌
高級共形網格技術
靈活的材料插件
支持隨空間變化的各向異性材料
全矢量自定義和高數值孔徑的寬譜高斯光源
遠場分析
Q因子分析
自動提取S參數
能帶結構分析
腳本和優化程序
支持云計算和HPC高性能并行計算
主要特點
光子器件逆向設計優化
針對目標自動化探索最佳設計與結構；找出性能優化、面積最小化并提升工藝匹性的非直觀幾何形狀。
強大的后處理
強大的后處理功能，包括遠場分析，能帶結構分析，雙向散射分布函數(BSDF)生成，Q因子分析，電荷產生率。
非線性與各向異性材料
對含有非線性材料或各向異性空間變化材料的器件進行彷真。可以選擇各種非線性、負折射率和增益的材料模型，或者使用靈活的材料插件自行定義新材料模型。
三維CAD環境
CAD環境和可參數化仿真物件有助千快速構建二維或三維模型，自定義任意表面和立體形貌，用戶還可以從標準CAD和IC版圖工具中導入幾何結構。
多系數材料模型
使用多系數材料模型在寬波長范圍內準確描述真實材料的特性，根據測量數據自動生成材料模型，或自行定義函數描述材料特性。高級共型網格技術可以兼容色散材料和高折射率對比的材料，讓用戶可以在使用粗網格時，彷真結果仍具有高準確度。
展開 optiSLang助力優化微環調制器與 Lumerical 仿真自動化
本示例演示了如何使用Ansys optiSLang 來驅動Lumerical 不同求解器實現微環調制器的仿真自動化以及使用 optiSLang 的多目標優化能力實現微環調制器 Q 因子和調制效率的最佳化仿真。
綜述
微環調制器是一個復雜且大尺寸的系統，其由一系列的子系統組成，包括如環形波導耦合，相位調制臂等。在本示例中，我們將使用 Lumerical FDTD 來仿真求解Throuph port 的transmission計算微環的 Q 因子，使用 Lumerical MODE 和 Charge 來計算有源部分的相位調制臂在不同偏壓下的載流子濃度分布以及有效折射率，損耗和群折射率。最終我們借助以上不同求解器仿真求解的結果，使用 Lumerical *.lsf腳本后處理實現 Q 因子和調制效率的計算。以上工作流我們都將基于 optiSLang 平臺實現仿真自動化，同時實現Q 因子和調制效率的優化，此示例中我們期望優化目標 Q 因子在 20000 左右且調制效率至少為 1.2e-11 m/V.
展開 新型光學技術：有望改善生物傳感器，用于癌癥早期檢測！
他們也展示了表現出高Q因子的設備。Q因子可以衡量微盤囚禁和增強光線的效果。此外，即使存在例如波導寬度從400納米增至700納米的制造偏差，設備仍可以保持良好的性能參數。
宋青海表示：“我們展示的端射注入技術的性能可與傳統的微盤相媲美，但是魯棒性更好而且低成本更低。總體來說，我們的研究成果顯示，微盤目前已經準備好商用。”
研究人員也展示了集成微盤和端射注入的傳感器，可檢測多個大型納米顆粒以及小到30納米的單個納米顆粒的存在。他們對于采用約40納米到100納米的細胞衍生微泡檢測癌癥感興趣。基于這些研究成果，這種檢測將變得有可能。
未來
研究人員正在努力研究采用端射注入技術的設備的其他部件，創造出低成本便攜式傳感器，從而檢測癌癥的早期信號。
關鍵字
傳感器、癌癥、光學、諧振器、芯片
參考資料
【1】https://www.osa.org/en-us/about_osa/newsroom/news_releases/2018/innovative_light-delivery_technique_improves_biose/
【2】Chenchen Zhang, Alexander Cocking, Eugene Freeman, Zhiwen Liu, Srinivas Tadigadapa. On-Chip Glass Microspherical Shell Whispering Gallery Mode Resonators. Scientific Reports, 2017; 7 (1) DOI: 10.1038/s41598-017-14049-w
【3】S. Liu, W. Sun, Y. Wang, X. Yu, K. Xu, Y. Huang, S. Xiao, Q.
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