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TEM
- 晚期瞬变电磁信号是大参数、 多频率、 且各频率分量未知的电磁信号， 特别在晚期还是强噪声背景下的微弱信号． 随机共振系统可以在极限信噪比的情况下提取微弱信号， 但仅适用于小参数、 单一频率或频率已知的高频信号的情况． 为此， 本文提出一种基于尺度变换的随机共振算法用于检测晚期瞬变电磁信号， 该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势， 通过引入尺度变换， 消除了随机共振系统对待测信号频率的限制， 在绝热近似理论下，实现了从强噪声中提取出微
NRW
- NRW方法提取超材料的电磁参数，并包含两篇相关文献-NRW super electromagnetic parameters extracted material and the literature contains two
参数提取
- matlab编程实现通过NRW算法将S参数提取人工电磁材料的结构参数--等效介电常数和等效磁导率(Matlab programming is used to extract the structural parameters of the artificial electromagnetic materials through the NRW algorithm - the equivalent permittivity and the
retrieve
- 能够恢复出各个方向的电磁参数，比如果x y z方向的磁导率以及介电常数(Electromagnetic parameters that can be recovered in all directions)
refractive
- 能够对通过导入物质的S参数从而计算物质的电磁特性(The electromagnetic properties of materials can be calculated by introducing S parameters of materials.)
EMPE
- 输入S参数的相位和幅度，可以提取超材料的电磁参数(extraction of the effective parameters of metamaterial)