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解开地形对近场扫描微波显微镜图像的贡献

DOI：10.1016/j.ultramic.2018.11.003 期刊：Ultramicroscopy 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 我们开发了经验模型，用于预测样本中地形变化对近场扫描探针微波显微镜（NSMM）图像的贡献。特别地，我们聚焦于钙钛矿光伏薄膜材料和氮化镓纳米线的|S11|图像。通过对比实测NSMM图像与预测结果的差异，可估算材料特性变化对测量图像的贡献。预测模型参数既可从几乎无材料特性变化的参考样本确定，也可直接从目标样本获取。采用稳健线性回归法确定预测模型参数，以最小化材料特性变化对结果的影响。当参数基于参考样本确定时，需对预测结果进行仪器漂移效应校正。我们的统计方法完全基于经验，因此可补充当前常过于简化的物理模型方法。
作者： K.J. Coakley，S. Berweger，T.M. Wallis，P. Kabos
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为建立经验模型以预测样本地形变化对近场扫描探针微波显微镜（NSMM）图像的贡献，特别是钙钛矿光伏材料和氮化镓纳米线的|S11|图像，并通过从实测图像中减去该预测值来估算材料特性的变化。

研究成果

经验模型成功预测了钙钛矿样品和氮化镓纳米线在近场扫描微波显微镜图像中的地形贡献，参考样品的预测结果与自校准方法具有良好的一致性。对于氮化镓纳米线，该经验模型在内部区域的预测效果优于简单物理模型。该方法适用于材料特性变化较小的样品，并可推广至其他成像技术，不过未来工作应探索机器学习在参数选择和不确定性分析中的应用。

研究不足

如果样本中受材料特性变化影响的分数较大（大于0.5），该方法可能会失效，因为稳健回归可能崩溃。它依赖于可能无法捕捉所有复杂性的经验模型，且可调参数是基于科学判断而非交叉验证等自动化方法选择的。仪器漂移和噪声会影响结果，该方法是对物理模型的补充，但不能替代物理模型。

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