为了进一步探讨大模场光纤激光的模式控制方法，需要研究大模场光纤的弯曲特性。从亥姆霍兹方程出发，通过对比直光纤和弯曲光纤的模场分布，确定大模场光纤直弯过渡中的模场演变方式。应用模场的叠加和激发理论，推导得到光纤直弯过渡中的模场耦合效率公式。应用耦合公式和有限元方法，计算了阶跃折射率分布的大模场光纤在直弯过渡中的模场耦合效率。结果表明：在光纤的直弯过渡中，存在模式的自耦合和互耦合过程，耦合程度随着弯曲程度和模场阶次的变化而变化，其中基模的耦合效率始终最大，高阶模的耦合损耗大于低阶模。光纤的直弯过渡以总能量的损耗为代价换取对高阶模的有效抑制。

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是德科技 KEYSIGHT_400G 光模块的 PAM4 电接口测试— 标准解读与测试方案

Matlab如何指定gpu运行代码用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络 该项目是Tensorflow的实现 “用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络”， IEEE模式分析和机器智能交易，南梦，海登·科赫。 所以，孙星，林德霖，2019年。 “用于光场超分辨率的高阶残差网络” ，第34届AAAI人工智能会议，孟楠，吴晓飞，刘建壮，林德伦，2020年。 要求 的Python2 == 2.7 Python3> = 3.5 Tensorflow r1。*> = r1.8 tqmd OpenCV Unrar 安装 下载专案 git clone https://github.com/monaen/LightFieldReconstruction.git --branch master --single-branch 训练 用于空间或角度或超分辨率任务的训练模型 训练模型以获得空间超分辨率（例如Sx4）。 您需要为不同的空间SR任务指定gamma_S 。 python train_SpatialSR.py --datadir data/train/Spatial/5x5 --gamma_S 4 -

48V5KW单相光伏并网逆变器的硬件设计

近年来，随着社会信息化程度不断提高，信息交换量呈爆炸性增长，光纤通信干线系统以其高速、大容量的优点被广泛应用于电信网、计算机网络。2．5 Gb/s超高速光纤通信系统已经投入使用。作为光纤通信系统中光接收机的关键部分，前置放大器的性能在很大程度上决定了整个光接收机的性能。 　　过去，对于高速的集成电路，多采用GaAs工艺来实现。但是随着深亚微米CMOS工艺的不断发展，栅长不断减小，现在0．35μm CMOS管的截止频率已经达到13．5 GHz，可以实现高速的集成电路。本文采用台湾TSMC0．35μmCMOS工艺实现了用于光纤传输系统STM- 16 (2.5Gb/s)速率级的前置放大器。 　

IQE：使用DCGAN增强图像质量 印度德里·内塔吉·萨哈斯工业大学的Leo Adlakha，Prateek Bhardwaj，Abhijeet Singh Varun ：开发了图像质量增强功能，以增强尺寸（1536、2048、3）的弱光图像的质量。 一些结果如下所示： 要求 requirements.txt包含该代码和网站使用的Python软件包。 抽象的 我们提出了一种新颖的方法来调整弱光图像的各种图像属性，以产生具有更好对比度，亮度等的增强图像。问题是要提高从各种移动设备（如iPhone，三星等）拍摄的图像的质量。一种基于深度学习的方法，涉及深度卷积生成对抗网络（GAN），可以使用一对低质量的图像作为噪声矩阵对其进行训练，并且当此输出与高质量时，生成器的输出用于比较结果图像（groundtruth）被送入鉴别器以获得各种涉及颜色，纹理等的损失。它在从公开可用的数据集（如samsu

光声成像 MATLAB k-Wave

另外，由于手持式设备工作环境的变化，也需要根据外界光线强度的变化，对背光的亮度做出相应的调节，以适合人眼观看的舒适度。 　　基于上述2种原因，考虑到设备功耗的降低以及使用的便利性，本文在嵌入式Linux下，设计了一种使用S3C2440的定时器产生PWM （Pulse Width Modulation）信号，根据设备实际使用需要，和外界光线强度的变化用按键调节LCD背光亮度的解决方案。 　　1 基于PWM 的背光调节原理 　　在中小尺寸液晶显示屏中，一般采用白光LED作为显示屏的背光光源。PWM 即脉宽调制，PWM 调光就是利用人眼的视觉暂停原理，以一定的频率和占空比的方波来控制LED的导

前摄校准 该存储库提供了使用棋盘和结构化的光（格雷码图案）来校准投影机-相机系统的源代码。 要求 Python 推荐使用Python 3 OpenCVpython -m pip install opencv-python opencv-contrib-python 印刷棋盘 你可以在找到PDF 如何使用 步骤1：生成格雷码图案 打开一个终端并输入以下命令。 python gen_graycode_imgs.py < projector> < projector> [-graycode_step < graycode step(default=1)> ] # example python gen_graycode_imgs.py 768 1024 -graycode_step 1 生成的模式将存储在./graycode_patt