哎,十多年了,给你们散波分

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:400分,结帖人kangjunfei]
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黄花 2018年8月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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散波分

周五散波分

无源波分和彩光模块_无源波分技术及其在4G/5G前传中的应用

1、无源波分前传方案简述无源波分采用WDM技术,将BBU/DU至不同RRU/AAU的电路采用不同的波长合路到一根光纤中传输。例如,一个4G宏站某个频段的S111站共3个RRU,BBU至RRU的收发端口数共6个,在BBU侧和RRU侧各采用1个6...

无源波分和彩光模块_无源波分与5G传输

龙源期刊网http://www.qikan.com.cn无源...5G网络的大规模建设对传送网宽带在容量等方面提出了较高的要求,传送网造成了一定的压力。无源波分技术有效解决了传统的传送网扩容中的各种问题,加快了5G网络建设发展。...

必须散波分

散波分下班

周末散波分

无源波分和彩光模块_北京移动预采购16690个25G&10G无源波分系统彩光设备

今日,北京移动2019年无源波分系统采购项目公开集采,预采购25G无源波分系统彩光设备14990个,10G无源波分系统彩光设备1700个,项目总预算4528万元。本项目划分为两个标段,其中:标段1:中标人数量为2个,第一中标...

衍射光学元件波分复用角色特性分析

利用相位二元化方程对衍射光学元件(DOE)角色及角色散温变特性进行了分析,最终得到衍射光学元件色散特性的表达式,并同时出了角色的温度变化特性。采用此理论结果确定杨顾算法目标值,设计了用于波分复用的二元...

无源波分和彩光模块_【光电通信】无源波分在 5G 场景中 的应用分析

----与智者为伍 为创新赋能----无源波分在 5G 场景中 的应用分析( 陆杰之 中通服咨询设计研究院有限公司 江苏 南京)0. 前言随着 5 G 网络时代来临,使得我国网络升级面临极大挑战。其主要原因是网络业务升级过程中...

无源波分和彩光模块_Y5T266 【5G光模块】彩光模块之有源波分、无源与半有源波分...

接着聊5G光模块,在白皮书的第四页,有前传光模块的几种场景,那个图比较是个示意图,我按照自己的理解重新来画成与光模块相关的下图是光纤直驱方案,按照最常用的选择,基站三个扇区,需要三个光模块,光纤另一头的...

波分复用和密集波分复用.docx

波分复用及其两种类型:粗波分复用(CWDM)和密集波分复用(DWDM)。这些技术共同帮助网络运营商通过最大化其现有光纤网络基础设施的带宽能力来节省资金。 在我们全面了解WDM之前,我们先来谈谈它的底层基础——多...

无源波分和彩光模块_中国移动多省公司公布无源波分复用设备集采结果

本项目拟采购2020-2021年无源波分复用设备,其中25G SFP+彩光模块109646个、10G SFP+彩光模块39762个、6波无源波分复用器(合/分波器,不含彩光模块)13281套、12波无源波分复用器(合/分波器,不含彩光模块)6640套...

无源波分和彩光模块_5G前传WDM解决方案,无源波分和彩光模块

5G承载网一般分为城域接入层,城域汇聚层和城域核心层/省干线,来实现5G业务的前传、中传和回传。而光模块主要用于实现各层设备之间的互连,5G前传是城域接入层的一部分,由于其网络特性,对25G光模块需求量较大。...

波分复用技术

波分复用技术,随着移动互联网的发展,波分复用运用越来越广。

频分复用和波分复用

频分复用 所谓频分复用是指按照频率的不同来复用多路信号的方法。在频分复用中,信道的带宽被分为若干个相互不重叠的频段,每路信号占用其中一个频段,因而在接受端可以采用适当的带通滤波器将多路信号分开,从而...

DWDM原理,密集波分原理,波分技术

密集波分(DWDM)的原理,详细的原理说明文档,硬件原理。

走进波分 -- 01.什么是波分

光在空气中速度:每秒30km 光在光纤中速度:每秒20km WDM实现高速传输,类似于棱镜,白光可分为七色光,七色光在收端有汇聚为白光,每种色光又可以进一步细分,利用波长来标识 80波WDM系统,理论上速率提升80...

睡前散波分

无源波分和彩光模块_5G前传无源波分的技术指标

有小伙伴私信,聊起无源波分的技术指标。把无源波分的技术要求发出来,供大家参考。01电信的技术要求(来源于电信无源波分集采公告,供参考)。1.1光模块极限要求25Gb/s CWDM光模块的极限条件应满足表1要求:1.2光模块...

无源波分系统中波分复用器的组成和原理

当前,5G前传所采用的技术方案中,无源波分无疑是占比最高的。无源波分系统由彩光模块、复用器和光纤组成,复用器是其中的关键器件。 复用器是无源器件,主要完成多个光波长的复用和解复用,其外形和封装方式和...

北电波分培训

北电波分

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

web课程设计网页设计源代码

利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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