看动图,读懂光纤通信背后的原理!

光纤通信以其大容量、长距离传输优势成为现代通信的基础。主要涉及工作波段(O/E/S/C/L/U波段)、光纤结构(纤芯、包层、涂敷层)、全反射、单模与多模光纤的区别、数值孔径、光的散射(瑞利散射)、背向散射、菲涅尔反射、色度色散、光纤的折射率、模场直径、光纤衰减(包括弯曲损耗)以及光纤的熔接和连接技术。理解这些概念有助于深入掌握光纤通信的原理。

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来源于通信百科

光纤通信因其通信容量大、传输距离远,已经是现代通信的主要支柱之一。下面将有一大波动图,让你简单直观的了解光纤通信背后的原理。

1 电磁波谱

光纤通信的工作波长位于近红外区。

分为如下几个波段:O波段、E波段、S波段、C波段、L波段和U波段,如下图:

可参考文章:《认识光

2 光纤结构

裸纤一般分为纤芯(core)、包层(cladding)、涂敷层

可参考文章:《光纤的结构

3 光纤的全反射

4 单模光纤与多模光纤

外径一般约125um,单模的内径 9um 

外径一般约125um,多模的内径50/62.5um

可参考文章:《单模光纤/多模光纤

5 数值孔径(NA)

数值也径(Numerical Aperture)只有在某个角度范围内的入射光可以在光纤中传输。角度α的正弦值=数值孔径(NA = sinα)

6 光的散射

光通过不均匀介质时偏离原方向传播的现象会造成能量损失,称之为光的散射。

7 瑞利散射

瑞利散射(Rayleigh Scattering )属于散射的一种情况,又称“分子散射”。粒子尺度远小于入射光波长时(小于波长的十分之一),其各方向上的散射光强度是不一样的,该强度与入射光的波长四次方成反比,这种现象称为瑞利散射。

8 背向散射

背向散射(Backscatter)是指光纤中的光功率绝大部分为前向传播,但有很少部分朝发光器背向散射。在发光器处利用分光器观察背向散射的时间曲线,从一端不仅能测量接入的均匀光纤的长度和衰减,而且能测出局部的不规则性、断点及在接头和连接器引起的光功率损耗。如OTDR正是利用背向散射原理。

9 菲涅尔反射

菲涅尔反射(Fresnel Reflection)是指当光入射到折射率不同的两个媒质分界面时,一部分光会被反射的现象。如果光在光纤中的传输路径为光纤—空气—光纤,由于光纤和空气的折射率不一样,将产生菲涅尔反射。

10 色度色散(CD)

色度色散(Chromatic dispersion)是由于光纤材料石英玻璃对不同光频的折射率不同,而光源具有一定的光谱宽度,不同的光频引起的群速率也不同,从而造成了光脉冲的展宽。它包括:材料色散和波导色散。

可参考:《相速度和群速度:色散》、《波分系统中的色度色散CD

(1)材料色散

材料色散是由光纤材料自身特性造成的。石英玻璃的折射率,严格来说,并不是一个固定的常数,而是对不同的传输波长有不同的值。光纤通信实际上用的光源发出的光,并不是只有理想的单一波长,而是有一定的波谱宽度。

(2)波导色散

对于光纤的某一传输模式,在不同的光频下的群速度不同引起的脉冲展宽。它与光纤结构的波导效应有关,因此也被成为结构色散。

11 光纤的折射率

可参考文章:《阶跃光纤/渐变光纤

12 模场直径(MFD)

模场直径(Mode Field Diameter)是用来表征在单模光纤的纤芯区域基模光的分布状态。基模在纤芯区域轴心线处光强最大,并随着偏离轴心线的距离增大而逐渐减弱。一般将模场直径定义为光强降低到轴心线处最大光强的1/(e^2)的各点中两点最大距离。

可参考文章:《光纤通信:模场直径和截止波长是什么?

13 光纤衰减

光纤损耗(Optical Attenuation)所谓损耗是指光纤每单位长度上的衰减,单位为dB/km。光纤损耗的高低直接影响传输距离或中继站间隔距离的远近,因此,了解并降低光纤的损耗对光纤通信有着重大的现实意义。

光纤弯曲损耗

光纤对弯曲非常敏感,如果弯曲半径 <20x 外径,大部分光都会从涂层溢出。两种弯曲都会发生光损耗:Macrobend(宏弯) 和Microbend(微弯)。

Macrobend

当Macrobend弯曲被纠正,可以得到恢复。

Microbend

Microbend无法恢复,比如由线缆捆扎过紧造成。

14 光纤的熔接

15 光纤连接器

光纤适配器

光纤接头的截面分为PC、UPC、APC。

16 耦合器(Coupler)

光纤耦合器将光信号从一条光纤中分至多条光纤中的无源光器件。

### Stable Diffusion 的工作原理 Stable Diffusion 是一种基于深度学习的生成模型,它通过结合跨模态模型 CLIP 和扩散模型 Diffusion 来实现高质量的文生功能[^1]。扩散模型的核心思想是在训练过程中逐步向数据中添加噪声,并学习如何逆向这个过程以去除噪声并恢复原始像。 #### 工作流程概述 1. **前向扩散过程**: 在这一阶段,算法会逐渐向输入像中加入高斯噪声,直到像变得完全随机化为止。此过程可以被建模为一系列马尔可夫链状态转移的概率分布。 2. **反向去噪过程**: 训练的目标是使网络能够预测给定含噪样本中的噪声成分,从而允许我们一步步移除这些噪声,最终重建清晰的片。 3. **条件引导 (Conditioning)**: 为了控制生成的内容,通常会在模型中引入额外的信息作为条件变量,比如文本描述或其他形式的数据。这使得用户可以通过简单的文字提示来指导像创作的方向。 #### 制作态演示的过程 当利用 Stable Diffusion 创建画效果时,基本思路是对连续时间点上的多个静态帧分别应用上述生成技术,再将它们组合成一段连贯的视觉序列[^2]。具体来说: - 首先定义好每一帧对应的语义说明或者样式参数; - 接着调用 API 或者命令行工具逐一渲染各个独立的画面单元; - 最终借助视频编辑软件或者其他专门设计好的脚本程序把这些片段拼接起来形成完整的影片素材。 另外值得一提的是 AnimateDiff 提供了一种简便的方法让用户快速上手制作 GIF 画文件[^3]。而关于更复杂的场景如真人作捕捉转换为卡通风格角色表演,则可能涉及到更加精细的操作步骤以及特定领域内的专业知识和技术积累[^4]。 下面给出一个简单 Python 脚本来模拟部分自化操作: ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2" scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16) prompt = ["a photo of an astronaut riding a horse on mars"] * 5 # Example Prompts List For Frames Generation images = [] for i,promt_text in enumerate(prompt): image = pipe(promt_text).images[0] filename=f'frame_{i}.png' image.save(filename) images.append(image) print("All frames have been generated successfully!") ``` 以上代码展示了如何批量生产不同但相互关联的一组静止影像,之后可以根据实际需求进一步加工处理得到所需的活表现形式。
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