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光纤非线性效应估计模型的研究
随着光纤通信系统容量的增加和信道间隔的降低,非线性噪声必然成为限制光传输系统发展的重要因素。提出了一种比较准确的仿真模型用来估计把非线性噪声当作加性高斯处理的高斯噪声(GN)模型的适用范围,同时对该模型进行了大量的仿真验证,包括不同的光纤类型和不同的调制格式。仿真结果证明,GN模型的非线性噪声功率谱密度理论解析式在预色散的系统中是非常准确、可靠的。同时,表明在没有预色散的系统中,非线性噪声与调制格式有关,但是预色散能够消除调制格式对非线性噪声的影响。
2022-10-27 16:45:32
4.84MB
非线性光
相干通信
光纤非线
克尔效应
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程序_计算李氏指数的matlab程序_GUI界面_非线性_用于非线性判断和分形理论_
计算李氏指数的matlab程序,gui界面,用于非线性判断和分形理论
2022-10-27 15:20:42
1.74MB
计算李氏指数的matlab程序
GUI界面
非线性
用于非线性判断和分形理论
1
射频功放非线性分析与测试
通过研究射频功率放大器非线性失真产生的理论原因,着重分析了非线性失真中的三阶互调失真(IMD3)。基于功率晶体管AFT27S006N设计了一款应用于TD-LTE基站的功率放大器。经测试,此功放峰值功率为7 W,PAE为53%,Pout回退到1 W时IMD3达到了-43 dBc,符合设计指标。
2022-10-27 12:38:51
344KB
射频功率放大器
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利用DFT分析连续非周期信号的频谱-数字信号处理
利用DFT分析连续非周期信号的频谱 出现三种现象:混叠、泄漏、栅栏 加窗 抽样 DFT ) j ( X 0 A p 2 - p 2 ) ( j e X 0 p 2 - p 2 ) ( j e X N 0
2022-10-27 09:43:37
1.74MB
数字信号处理
1
图像分类病害识别数据,水稻数据,包括非叶片未知数据
图像分类病害识别数据,水稻数据,包括非叶片未知数据,可直接进行卷积神经网络训练
2022-10-26 19:08:58
814.71MB
图像分类
病害识别
水稻叶片
1
非线性光纤光学原理及应用
非线性光纤光学,比较全面的一本讲义
2022-10-26 18:57:19
8.31MB
非线性;光纤
1
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优法代码及教程
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优法以及相关代码及教程讲解 由于网速不稳定,里边教程需要高清版可以另找我要。
2022-10-26 14:22:35
3.47MB
matlab
1
猴痘皮肤病变数据集(猴痘与非猴痘(水痘、麻疹)的二元分类数据)
猴痘皮肤病变数据集(猴痘与非猴痘(水痘、麻疹)的二元分类数据)数据集中有3个文件夹。原始图片共有228张图片,其中102张属于“猴痘”类,其余126张代表“其他”类,即非猴痘(水痘和麻疹)病例。
2022-10-26 09:08:02
46.28MB
数据集
皮肤病
猴痘
深度学习
1
Triple Deck Boundary Layer 的数值解:此代码求解具有非恒定压力梯度的不可压缩边界层方程,以允许发生流动分离。-matlab开发
该代码是MATLAB的原始Fortran代码的MATLAB改编,该代码最初在唐纳德·帕斯夸莱·里扎塔(Donald Pasquale Rizzetta)的博士学位论文“通过压缩和膨胀角的二维粘性超音速和高音速流的渐近解”中找到,网址为: https://etd.ohiolink.edu/!etd.send_file?accession=osu1487001556866613&disposition=inline 如果外部压力梯度恒定的条件放宽,边界层方程可用于模拟流动分离。 该代码针对比例缩放的坡度梯度,求解了适用于三层甲板边界层模型的内层的边界层方程。 后处理文件需要cmocean和export_fig,位于: https://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/57773-cmocean-perceptually-unifor
2022-10-25 22:16:42
9KB
matlab
1
多模态非刚性恶魔算法图像配准:使用恶魔(流体)算法的非刚性2D和3D图像配准,扩展了模态转换。-matlab开发
此功能将执行恶魔配准,这是一种快速非刚性流体,如两个 2D 或 3D 图像之间的配准。 还支持不同 (MRI) 模态之间的配准,通过转换一个图像模态使其看起来像第二个图像的模态的功能。 Thirion 1998的论文描述了恶魔的注册,Cachier 1999和He Wang 2005对其进行了扩展。 基本算法:在每个像素上,使用强度差异和梯度信息定义速度(运动)。 该速度场由高斯平滑,并反复用于变换运动图像,并配准到静态图像。 (文件 basic_demon_example.m 中易于理解的代码示例) 我们没有使用“demonregistration”函数的基本方程,而是将其重写为由极限内存 BFGS 优化器以迭代和多分辨率方式使用,还支持扩散正则化。 (另见 Tom Vercauteren 等人。“非参数微分形态图像...”) 将一种模态转换为另一幅图像的假模态是通过使用两个图
2022-10-25 19:57:28
13.66MB
matlab
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