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二级分类:
基于FWM的光超信道组播递归泵加方案
光学超级通道多播,将一个超级通道同时复制到单个设备中的多个光谱位置,对于未来的光学网络来说,可能是一种很有前途的功能。
高非线性光纤(HNLF)中的多泵四波混频(FWM)是一种实现超通道多播的有效方法。
但是,如果不仔细配置泵的频率,则生成的副本将在频谱上分散,这将增加控制副本性能和管理频谱资源的难度。
在本文中,我们提出了一种递归泵相加(RPA)方案,该方案使副本的频谱聚合度高于我们以前的指数增长间隔(EGS)泵浦方案。
这种副本聚合技术可以减少远离原始通道的副本的相位不匹配,这对副本的性能很有帮助。
\{RPA\}方案还为多播提供了副本分配的附加选项。
基于\{RPA\}方案,我们通过实验证明了5个泵的1到21超通道多播。
与典型的7%前向纠错(FEC)阈值相比,所有副本的Q因子余量均超过2.3dB。
还研究了\{RPA\}和\{EGS\}泵方案之间的性能比较。
2023/11/13 1:33:39
3.34MB
Aggregation
techniques;
Effective
approaches;
1
结合强度和相干信息的多阈值SAR影像变化检测
本文研究了联合SAR影像强度与相干信息的多阈值融合变化检测技术。
针对SAR影像强度和相干信息各自统计分布特点,首先通过选定合适的统计分布模型分别对强度和相干信息进行统计分布拟合,并以Jeffrey距离为差异度量获取强度和相干信息的差异图。
然后利用三种阈值方法分别对两者的差异图进行阈值分割,获得多幅初步的变化结果图。
最后利用马尔科夫随机场进行融合,得到最终的变化检测结果。
实验结果表明该融合策略可以获得比单一阈值法更为稳定的变化检测结果。
2023/11/6 15:31:11
2.62MB
合成孔径雷达图像;变化检测;统计分布;多阈值融合
1
基于opencv的区域生长算法
基于opencv的区域生长,可以进行阈值和一个生长点的选择,也可以转换为多个生长点的区域生长
2023/11/6 11:22:39
2KB
opencv
1
二值化阈值的选取方法
二值化阈值的选取方法,主要是选用经典的otsu方法,也成为大津法,是由日本人大津展之发明的
2023/11/3 14:23:54
163KB
otsu
1
hadoopk-means算法实现(可直接命令行运行)
hadoopk-means算法实现java工程的打包类,可直接在terminal中运行,运行命令为:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarClusterDemo.jarmain.Cluster然后直接确定就可以看到提示的运行参数或者参考下面:+"\n" +"\t:输入文件路径\n" +"\t:输出文件路径\n" +"\t:初始中心路径\n" +"\t:临时输出文件路径\n" +"\t:循环最大次数\n" +"\t:聚类中心变化阈值\n" +"\t:聚类中心数目\n" +"\t:原始数据属性数目\n" +"\t:reduce数目");
2023/10/30 8:43:26
12KB
hadoop
k-means
1
LSTM神经网络MATLAB
本资源是MATLAB代码,LSTM神经网络,用于预测分类。
代码中numdely是用前numdely个点预测当前点,cell_num是隐含层的数目,cost_gate是误差的阈值。
直接在命令行输入RunLstm(numdely,cell_num,cost_gate)即可。
2023/10/29 19:18:41
11KB
LSTM
预测
神经网络
MATLAB
1
灰度图像的二维otsu自动阈值分割法
灰度图像的二维otsu自动阈值分割法,是自动阈值分割的一种非常好的方法
2023/10/27 6:11:09
354KB
otsu
1
图像分割直方图阈值双峰法的matlab实现
直方图阈值双峰法的matlab程序及结果。
非常简单的一个小课件。
2023/10/26 2:23:53
701KB
图像分割
阈值双峰法
matlab
1
合成孔径雷达图像理解与应用pdf电子档
第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准
2023/10/25 11:11:44
43.18MB
合成孔径雷达
雷达成像
SAR成像
1
内腔连续波1.9μm和2.4μm双波长输出光参量振荡器
报道了一个内腔式连续波、单谐振1.9μm和2.4μm双波长激光输出的光参量振荡器(OPO)。
实验采用单管半导体激光二极管(LD)抽运掺钕钒酸钇(NdYVO4)晶体,腔内抽运掺氧化镁的周期性极化铌酸锂(PPMgLN)晶体,得到1.9μm和2.4μm双波长连续激光输出。
在室温下,当LD功率为5.5W时,同时获得了750mW、1.9μm波长的信号光和370mW、2.4μm波长的闲频光输出,光光转换效率分别为13.6%和6.7%,总的转换效率达到了20%以上。
测试5h,功率不稳定性小于1.8%。
另外还对不同长度的PPMgLN晶体进行了阈值和转换效率的特性分析。
通过输出波长稳定性测试发现,对晶体的温度进行更好地控制,可以改善波长漂移的现象。
2023/10/17 21:45:10
1.75MB
非线性光
光参量振
双波长激
连续波
1
共 361 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
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