立足现有的商用接收机组件实现解码信号的判决恢复是光码分多址(OCDMA)系统往实用化发展的一个重要方向。具有高功率对比度(PCR)的编解码器有助于在窄带接收条件下形成具有较高信噪比(SNR)的判决电信号。实验中基于商用窄带接收机组件即10 G PIN+TIA和10 G时钟数据恢复(CDR)模块，利用自主设计制作的具有高功率对比度的光纤光栅(FBG)编解码器实现了双用户10 Gb/s 60 km无误码传输实验，并初步实现了三用户10 Gb/s背靠背无误码实验。实验中测试了不同用户数情况下背靠背和60 km传输时的误码率(BER)曲线，分析了引起功率代价的系统损伤原因和进一步改进系统性能的思路。

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数据库工具主要实现的功能是： 1、快速的比较两个库之间表、视图、存储过程、函数和触发器的不同，并可以生成SQL脚本，执行SQL脚本就可以完成两个库的同步操作； 2、提供方便快捷的数据库浏览，支持可视化复合条件的查询，特别是查看表中大字段，提供导出多种格式（EXCEL、xml、TXT、SQL脚本）的功能； 3、统计库中所有表的记录数，分析各表的数据量。 此下载包中已包含运行环境的.NET框架，无.NET框架或运行有错的下载此程序：DbToolSetup_.NET1.0.rar 此下载包为纯数据库工具，有.NET环境的下载此运行包：DbTool.rar 数据库工具操作文档：数据库应用工具操作文档.pdf

1.领域：matlab，离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法 2.内容：【含操作视频】基于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术matlab仿真,对比4QAM,16QAM,64QAM三种映射以及ZF,MMSE两种均衡 3.用处：用于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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对比分析主流的深度学习框架：TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码;Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个被广泛使用的开源深度学习框架（在TensorFlow出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目)，目前由伯克利视觉学中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）进行维护;Theano 诞生于2008年，由蒙特利尔大学 Lisa Lab 团队开发并维护，是一个高性能的符号计算及深度学习库。

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根据眼底荧光血管造影图像的特点，分别利用阈值分割法与BP神经网络算法对眼底造影血管图像及眼底病变区域图像进行分割与对比，使临床医生可以得到病变面积的较精确的测量数据，观察到更细微的血管变化，为与此相关的心、脑血管系统和糖尿病的诊治提供重要依据。