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國立陽明交通大學 光電工程研究所 張祐嘉所指導 郭勝易的 用於光達與雷射掃描顯微鏡之光學相位陣列光束掃描器 （2021），提出fov d h v關鍵因素是什麼，來自於光學相位陣列、積體光路、光束掃描器。

而第二篇論文國立陽明交通大學 應用化學系碩博士班 廖奕翰所指導 許家綝的 建構基於「隨機光學重建原理」之超高解析顯微成像系統 – 以小鼠肝竇內皮細胞之奈米孔洞為例 （2021），提出因為有 超高解析螢光顯微成像、隨機光學重建顯微成像技術、高傾斜層光、全反射螢光顯微成像、肝竇內皮細胞、肝竇內皮細胞孔洞的重點而找出了 fov d h v的解答。

最後網站RICOM則補充：CMOS D H V. CMOS D H. V. CMOS D H. V. CMOS DH V ... FOV. (Focus on INF). 1/3" 61° 48°. 35° 1/3" 59° 46°. 34° 1/3" 41°. 33°. 25° 1/3" 44°.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了fov d h v，大家也想知道這些：

用於光達與雷射掃描顯微鏡之光學相位陣列光束掃描器

為了解決fov d h v的問題，作者郭勝易 這樣論述：

積體光路的光學相位陣列(optical phased arrays, OPAs)在自由空間上的應用備受矚目，尤其在光束形成與轉向上，與傳統機械式裝置相比具有更小的尺寸、更快的反應速度、更好的可靠度與量產的潛力。在本論文中，我們成功建立用於光達與雷射掃描顯微鏡之光學相位陣列光束掃描器，在同一個光學相位陣列做到準直光束與聚焦光束空間上的動態掃描。在準直光束的動態掃描，我們實現了20°的視角，其中最小的發散角半高全寬為1.49°與理論誤差在2%內。展示了OPA形成的準直光束用於10 Gbit/s 開關鍵控(on-off keying, OOK)信號的自由空間光通訊。在聚焦光束的動態掃描，我們展示了

50 μm至100 μm變焦並具有横向位移20 μm的能力。测量的最小光點尺寸为 2.46 μm。OPA 不僅可以傳輸光，還可以接收光。我們證明 OPA 可以同時用作可調聚焦透鏡和收集透鏡，為未來雷射掃描顯微鏡的小型化的道路打下了基石。

建構基於「隨機光學重建原理」之超高解析顯微成像系統 – 以小鼠肝竇內皮細胞之奈米孔洞為例

為了解決fov d h v的問題，作者許家綝 這樣論述：

中文摘要 iAbstract iiTable of content ivList of figures viList of tables x1. Background 11.1 From microscopy to nanoscopy 11.2 Super-resolution microscopy 61.3 Physiology and function of liver sinusoids endothelial cells (LSEC) 101.4 Literature review of super-resolution imag

ing of LSEC fenestration 122. Objective 173. Characterization of the excitation scheme based on “highly inclined and laminated optical sheet (HILO)” 183.1 Setup of the HILO excitation scheme 193.2 Determination of the signal-to-background ratio (SBR) of different optical setups 223.3

Determination of the SBR at different inclined angles 243.4 Determination of thickness of the excitation light-sheet at different inclined angles 264. Characterization of the excitation scheme based on “total-internal-reflection (TIR)” 334.1 Setup of the TIR excitation scheme 364.2 Deter

mination of the FOV 374.3 Determination of the SBR 384.4 Characterization of the temporal drift of the system 394.5 Determination of the spatial resolution 415. Preparation of LSEC for dSTORM imaging 455.1 Isolation of LSEC from mice 455.2 Optimization of the protocols for improvin

g the adherence of LSEC 506. dSTORM imaging of LSECs 606.1 Raw images and blinking of single molecules 606.2 Parameters for the re-construction of super-resolution images (threshold, magnification, binning, number of super-imposed images) 636.3 dSTORM images of different cell types isola

ted from the liver (Kupffer cells, hepatocytes, and LSECs) 68Conclusion and outlook 72Appendix 741. Principle of the bin and Gaussian blur 74Reference 76

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