Zakład Fizyki Powierzchni i Nanostruktur UMCS
Dziś jest 28.03.2017 | Licznik odwiedzin: 71486
Podstawy teoretyczne mikroskopi tunelowej
Efekt tunelowy
Co my widzimy?
STS
Budowa i zasada działania mikroskopu tunelowego
Budowa i zasada działania
Szczegóły skanowania
Tryby pracy STM
Przygotowanie powierzchni
Ultra wysoka próżnia
Skaner
Ostrze
Tłumienie wibracji
Mikroskopy rodziny STM
Obrazowanie i analiza pomiarów
Obrazowanie i analiza - wstęp
Struktura danych
Korekcja tła
Profil liniowy
Histogram
Transformata Fouriera
Filtrowanie danych
Reprezentacja 3D
Rheed
Rheed_wstęp
Galeria obrazów z STM
Galeria obrazów
Nanotechnologia
Czym jest nanotechnologia?
Różności
Prefixy systemu SI
Hodowla kryształów
Wybrane dane półprzewodników
Quantum Mechanic Animation
Transformata Fouriera PDF Drukuj E-mail

Dowolny sygnał można rozłożyć na nieskończoną liczbę składowych sinusoidalnych o odpowiedniej częstotliwości, amplitudzie i fazie. Transformata Fouriera jest matematyczną operacją, która określa widmową gęstość obrazu. Daje nam informacje o rozkładzie częstości.

[3.6.1]

gdzie: M, N są odpowiednio liczbą linii i punktów obrazu.

Filtrowanie danych w przestrzeni częstotliwości posiada szereg ważnych zalet. Przede wszytkim periodyczne struktury krystalograficzne i skladowe szumu posiadają w przestrzeni Fouriera dobrze określone częstości objawiające się na obrazie w postaci wyrażnych wierzchołków. Dzięki okresowości możemy zdefiniować podstawową komórkę struktury, powtarzającą się na całym obrazie.

Obraz przed filtracją Fouriera Obraz po filtracji Fouriera
Rysunek 3.6.1: Obraz powierzchni Si(1 1 1)-(7x7), 15x15 nm, U=1.985 V, I=0.305 nA Rysunek 3.6.2: Obraz po filtracji fouriera za pomocą filtru typu Blackman-Harris.
Wyszukiwarka
Aktualności
Software
WSxM
Spip
GSxM
Gwyddion
SIESTA
Winshell-LaTeX 4 windows
Polecam
Galeria ScienceGl
Metrial Science
Nanorex
ARPES

| home | sitemap |