基于正交频分复用的无源光网络（OFDM-PON）系统的安全性最近已成为一个重要问题。 本文提出了一种基于多混沌的时频域加密技术，用于物理层安全和选择映射（SLM），以降低峰均功率比（PAPR），并在OFDM-PON系统中进行了实验验证。 所提出的方案基于Lozi和Logistic映射，并且可以生成混沌序列以在时域和频域中加扰子载波，从而增强物理层的安全性。 同时，可以将SLM方法应用于该方案中，以提高系统的PAPR性能。 在实验中，已在100 km标准单模光纤上安全地传输了8.9 Gb / s加密的OFDM信号。 结果表明，该方法可以有效提高物理层的安全性，同时提高系统的误码率性能。

SLM Lab是PyTorch中的模块化深度强化学习框架 PyTorch 中的 SLM 实验室模块化深度强化学习框架。 文档：https://slm-lab.gitbook.io/slm-lab/ BeamRider Breakout KungFuMaster MsPacman Pong Qbert Seaquest Sp.Invaders Ant HalfCheetah Hopper Humanoid Inv.DoublePendulum InvertedPendulum Reacher Walker

首先解释了ofdm的传输和生成，然后解释了这些技术对papr的减少。

使用SLM方法降低PAPR，子载波数为128，仿真次数为10000次，并将原始信号和SLM仿真后的CCDF曲线进行比较。

用ABAQUS的用户子程序DFLUX定义了高斯热源，UMATHT子程序演化材料的热性质，可以用于模拟焊接模型，增材制造等

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SLM_phase_control 用于控制SLM阶段的小GUI

测量环境噪声的A计权处理，通过输入音频文件，此算法会计算出平均A计权噪声的大小

SLM相位掩膜