1. 本选题研究的目的及意义
电磁波作为一种重要的物理现象，在科学研究、工程应用以及日常生活中都扮演着至关重要的角色。
电磁波的极化状态，指的是电场矢量在空间传播过程中端点的轨迹，是电磁波的基本属性之一，反映了电磁波的振动方向和能量分布特性。
对电磁波极化状态的准确判别和有效呈现，对于深入理解电磁波传播规律、提高电磁信号处理效率以及拓展电磁波应用领域具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
电磁波极化判别及其可视化呈现是电磁场与电磁波技术领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在电磁波极化研究方面起步较晚，但近年来发展迅速，尤其在雷达目标识别和无线通信领域取得了一些突破。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕电磁波极化判别及其可视化呈现这一主题展开，主要研究内容包括以下几个方面：
1.电磁波极化基础理论:深入研究电磁波的极化特性、极化参数描述方法以及不同极化方式的特性分析，为后续的极化判别和可视化研究奠定理论基础。
2.电磁波极化判别方法研究:重点研究基于斯托克斯矢量、偏振度和偏振椭圆参数的极化判别方法，并探讨机器学习在极化判别中的应用，通过仿真实验对比分析不同方法的性能差异，并分析其适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和系统实现相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析:对电磁波极化理论进行深入研究，分析不同极化参数的物理意义和相互关系，为后续研究奠定理论基础。
2.仿真实验:利用电磁仿真软件(如FEKO、HFSS等)建立电磁波传播模型，对不同极化判别和可视化方法进行仿真实验，对比分析其性能差异，并分析其适用场景。
3.系统实现:基于所提出的极化判别和可视化方法，设计并实现一个电磁波极化判别与可视化系统。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.融合机器学习算法进行电磁波极化判别:将探索机器学习算法在电磁波极化判别中的应用，例如利用支持向量机、深度学习等方法，以提高极化判别的准确率和鲁棒性，特别是在复杂电磁环境下的性能。
2.探索新型电磁波极化可视化呈现方法:在现有可视化方法的基础上，探索新的可视化呈现方式，例如结合虚拟现实、增强现实等技术，以更加直观、立体的方式呈现电磁波的极化信息，增强用户对极化信息的理解和分析能力。
3.面向特定应用场景的系统设计:将针对具体的应用场景，如雷达目标识别、无线通信系统等，设计专门的电磁波极化判别与可视化系统，以满足特定应用的需求，例如针对雷达系统开发实时极化特征提取和可视化系统，或为通信系统设计针对极化复用技术的信道状态信息可视化工具。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙文涛,丁兴号,周文瑜,等.基于Stokes参数和深度学习的雷达目标极化识别[J].电子与测量,2022,45(12):118-124.
[2] 刘鹏飞,王永强,方广有.基于特征融合与改进YOLOv5的输电线路航拍图像多目标识别[J].电力系统保护与控制,2023,51(14):195-203.
[3] 孙文涛,周文瑜,丁兴号,等.基于改进AlexNet的雷达目标极化识别[J].系统工程与电子技术,2023,45(03):892-900.
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