为了测量金属板材在拉伸作用下的微应变，设计了以中心波长为1550 nm的多模光纤宏弯损耗传感器为传感元件的轴向微应变测量系统。该传感器将多模光纤传感环垂直固定在被测板材上，当板材被拉神时，光纤传感环的弯曲损耗效应明显增强，导致背向瑞利散射光强发生剧烈波动。搭建了轴向微应变测量系统，根据光时域反射原理获得了背向瑞利散射的光强变化，从而计算出金属材料应变值，可实现分布式实时测量。实验结果表明,该多模光纤宏弯损耗传感器的弯曲敏感区半径约为3~6 mm，微应变测量范围约为500~3000 με，微应变测量精度约为40 με。

半导体激光器光束由于其波导结构，出射光束发散角很大，属于非傍轴光束，使得用傍轴理论处理精度不高。为了精确地描述光场分布，需用更精确的非傍轴矢量理论进行分析。针对半导体激光器光束传输特性，运用光波矢量传播理论进行分析，由半导体激光器出射面光场给定边界条件，并运用瑞利矢量衍射积分公式，可以得到光场的半空间表示式，进而用稳相法进行计算，得到半导体激光器的远场矢量表示式。分析结果表明，在非傍轴区，光场传输方向分量不能忽略，矢量理论分析更为精确。

在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。

基于瑞利大气偏振模式的太阳自主定位方法及其实现

提出一种基于3×3迈克耳孙干涉仪的分布式光纤振动传感系统，利用3×3干涉仪搭建零差相干检测的相位敏感型光时域反射计(φ-OTDR)。使用传输矩阵相位解调算法，通过对3×3迈克耳孙干涉仪的传输矩阵基本参数的求取，建立差分相位与干涉仪输出光强的对应关系，使用简单有效的软件运算程序对光纤中的瑞利散射光的差分相位进行解调，实现对光纤的扰动进行分布式探测。利用该系统对光纤线路上的振动进行测试，实验结果表明，系统能够对振动进行准确的定位，并有效地对音频和射频驱动的频率进行还原，系统有效传感距离为10 km。

matlab图像预处理对于各种噪声的处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）的实现

采用matlab实现QPSK调制下、16QAM调制下通过瑞利信道进行迫零均衡后的仿真图。包含了仿真下的误码率和理论误码率

包括瑞利信道，高斯信道，对应的调制方式有BPSK，QPSK，QAM，２０１０年４月，自已编写，谨作学术研究，希望对你有启发。

瑞利信道下的正规LDPC性能.rar C++程序，给出仿真。 需要的可以下载

SISO系统的多径瑞利信道理想信道估计代码，用于获取多径信道的理想信道