34、光通信与脑肿瘤检测技术研究

光通信与脑肿瘤检测技术研究

1. 光通信技术研究

在光通信领域,研究人员对多种技术进行了探索,旨在提升系统性能并解决非线性效应带来的问题。
- XG - PON拉曼放大方案 :有研究对XG - PON拉曼放大方案进行了性能分析和设计考量。理论计算和实验结果表明,拉曼放大在O波段接入系统中是可行的。它能增强现有接入装置的性能,同时保护网络的无源特性。采用具有成本效益的量子点激光二极管作为高功率泵浦源,使拉曼放大成为接入应用的一个有吸引力的选择。
- 8/32 RoF - BF系统 :分析了一种具有贝塞尔滤波器的高效8通道32Gbps的光纤无线电(RoF)系统(8/32 RoF - BF),以减轻非线性传输的影响,特别是四波混频(FWM)。模拟结果显示,该系统是有效的,对于输入通道数(8)和输入源功率(0 dBm),在通道间距为75 GHz时能提供最佳结果。与其他系统相比,它在降低32 Gbps RoF 8通道系统4 dBm阶的FWM边带功率方面表现出色。
- 数字信号处理补偿非线性效应 :本研究采用DSP - 64QAM升余弦技术,不使用如色散补偿光纤(DCF)等补偿元件,对受激拉曼散射(SRS)、受激布里渊散射(SBS)、四波混频(FWM)、自相位调制(SPM)和交叉相位调制(XPM)等非线性效应进行补偿。与以往依赖DCF技术的研究不同,DCF技术具有高功耗、短距离传输和高成本的特点。

2. NG - PON2 - RoF系统模型开发

该系统基于下一代无源光网络第二阶段(NG - PON2),是一个双向光系统,由光线路终端(OLT)、

**高校专业实习管理平台设计实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构,基于Python编程语言,结合Django后端框架Vue.js前端框架进行开发,实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库,确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型,具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块,共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖:基础信息管理(如院系、专业、人员信息)、实习过程管理(包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请安排)、双向反馈机制(单位评价学生反馈)、实习支持保障、以及贯穿始终的成绩评定综合成绩管理。 在技术实现层面,后端服务依托Django框架的高效安全性构建业务逻辑;前端界面则利用Vue.js的组件化特性LayUI的样式库,致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系数据一致性要求,并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程,从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证,均进行了多轮迭代优化,力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**:实习管理平台;Django框架;MySQL数据库;Vue.js前端;Python语言。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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