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圖4 多種仿真重構結果圖4展示了三種圖像的重建結果對比，用于評估深度學習模型在電阻抗成像中的性能表現： 左下圖為傳統差分重建圖像，采用基于正則化的反演算法（如 Tikhonov 方法）得到。可以觀察到目標區域存在明顯的模糊和偽影，邊界分辨率較低，無法準確還原異質區域的幾何形狀。 右下圖和上方圖分別為神經網絡預測圖像，基于神經網絡回歸模型直接預測 FEM 元素的電導率值。

複製完後記得在Libraries Ribbon > Materials Catalog視窗確認OpticStudio有正確存取這個資料夾(OPHTHALMIC)。

(2) 對公式(5)求逆，并在求逆過程中采用Tikhonov正則化方法，可求得等效源強為其中，為G的共軛轉置矩陣，為正則化參數。

換句話說，n1/n << 1，這在大多數實際情況下是正確的。一個參考用的經驗法則是，對於反射全像，n1/n之比不應大於0.16，對於透射全像，n1/n之比不應大於0.06。[2] 厚度: 假設全像是厚的。經驗上，我們是確保以下條件來保證耦合波理論仍然適用: 多階繞射: 這與厚度的限制相同。對於厚的全像，輸入光線的能量將只轉移到直接穿透的0階波或繞射的+1階波上。

正確計算光線的相位需要把電場逆向傳播到薄膜起始的位置，並且修正薄膜的相位計算方式為沿著光線方向，而不是表面法向量方向。Zemax OpticStudio把這些稱之為 “ray” 係數。因為光路徑長是沿著光線方向計算的，並且光線長度在薄膜中會隨著角度增加，因此光線的相位會以 1/cos(theta) 的變化方式近似，這樣才是增加膜層相位的光路徑長時，正確表示方式。

4 環境調適功能，可隨環境的溫濕度變化調整參考值，確保按鍵判斷工作正常。 5 可分辨水與手指的差異，對水漫與水珠覆蓋按鍵觸摸盤，仍可正確判斷按鍵動 作。但水不可於按鍵觸摸盤上形成“水柱”，若如此則如同手按鍵一般，會有 按鍵承認輸出。 6 內建 LDO 及抗電源雜訊的處理程序，對電源漣波的干擾有很好的耐受能力。