Displacement separation analysis from atomic-resolution images

高斯分布 材料科学 Atom(片上系统) 傅里叶变换 格子(音乐) 流离失所(心理学) 光学 反铁电性 极化(电化学) 分子物理学 凝聚态物理 铁电性 物理 化学 计算机科学 光电子学 电介质 声学 量子力学 嵌入式系统 物理化学 心理学 心理治疗师
作者
Yang Zhang,Rong Yu,Jing Zhu
出处
期刊:Ultramicroscopy [Elsevier BV]
卷期号:232: 113404-113404 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.ultramic.2021.113404
摘要

Structural distortions frequently occur in materials, either periodically (ferroelectric or antiferroelectric) or in local areas (domain boundaries, surfaces/interfaces, dislocations). Measuring atomic displacements from an average lattice is of crucial importance for analyzing structural distortions and their connections to physical properties. Conventionally, the displacements are measured atom-by-atom by fitting atomic-resolution images with two-dimensional gaussian functions. Here, we exhibit an efficient method, named Displacement Separation Analysis, DSA in short, to directly separate atomic displacements from an average lattice based on Fourier space filtering. Using antiferroelectric AgNbO3 as a model system, we demonstrate the consistence between DSA and gaussian fitting. The suppression of polarization at interfacial region of h-LuFeO3/α-Al2O3 heterostructure and the emergence of modulation structure in LuFe2O4+x is then revealed using DSA, attesting the implication of DSA in unveiling structural distortions either locally or periodically. Inspired by the simple principle of DSA, such method can be used for any atomic-resolution images, including TEM, STM, and AFM images to exhibit the atomic displacement intuitively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
zhou_AGCT发布了新的文献求助10
刚刚
可靠蹇完成签到,获得积分10
刚刚
图图应助白三烯小童鞋采纳,获得30
刚刚
crown发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
scott_CZA发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
muzi发布了新的文献求助10
1秒前
鑫xx发布了新的文献求助10
1秒前
Jojin完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
小马甲应助小丁采纳,获得10
2秒前
2秒前
4秒前
科研通AI2S应助JiaqiLiu采纳,获得10
4秒前
4秒前
小二郎应助帅气的盼芙采纳,获得10
4秒前
qqq发布了新的文献求助10
5秒前
David发布了新的文献求助10
5秒前
CC发布了新的文献求助10
6秒前
简单平蓝发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
yc发布了新的文献求助10
7秒前
CodeCraft应助健忘的向秋采纳,获得10
7秒前
啊懂发布了新的文献求助10
7秒前
XXYYZZ发布了新的文献求助10
8秒前
Jojin发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
loey发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
科目三应助VDC采纳,获得10
10秒前
666完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
10秒前
Owen应助柚子采纳,获得10
11秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 2000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3743782
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3286427
关于积分的说明 10050288
捐赠科研通 3002956
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1648631
邀请新用户注册赠送积分活动 784708
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 750802