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于 2021-04-20 发布 文件大小:266KB
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代码说明:

  MATLAB中的激光器仿真 包含锁模激光器的部件仿真 不同维度的脉冲仿真(Laser simulation in MATLAB Component simulation of a mode-locked laser Pulse simulation in different dimensions)

文件列表:

程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\readme.txt
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\solitonevolution1.m
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\solitonevolution2.m
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\solitonevolution3.m
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\solitonevolution4.m
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\solitonevolution5.m
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\ssprop.m
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\untitled.fig
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序\新建位图图像.bmp
程序\光孤子传输仿真程序\新建位图图像.bmp
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\光波在介质面上反射折射仿真\A4.fig
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\光波在介质面上反射折射仿真\A4.m
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\半,导体激光器动态特性\A1.fig
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\半
,导体激光器动态特性\A1.m
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\电压特性曲线仿真\A2n.fig
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\电压特性曲线仿真\A2n.m
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\腔
,模仿真\A5.fig
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\腔
,模仿真\A5.m
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\高斯光束透镜分析\A3.fig
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\高斯光束透镜分析\A3.m
程序\掺杂光纤中传播\canzaguangxian.m
程序\掺杂浓度\nongdu\fiber-laser\fiber-laser.m
程序\掺杂浓度\nongdu\fiber-laser\laser18.m
程序\激光器相干函数\fuction of correlation.m
程序\激光器谐振腔模拟分析\mode_size_in_cavity.m
程序\激光器谐振腔模拟分析\multi_element_mode.m
程序\激光器谐振腔模拟分析\multi_element_mode_function.m
程序\激光器谐振腔模拟分析\StableArea_uv_highpower.m
程序\激光器谐振腔模拟分析\激光器,谐振腔 简单平行平面谐振腔自再现模式特点,模拟分析.txt
程序\耦合程序\fun_main.m
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\1.emf
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\2.emf
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\3.emf
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\Efft.m
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\Eifft.m
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\fguassian.m
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\hs_err_pid6072.log
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\Main_Mode_Locked.m
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked\shah.m
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\光波在介质面上反射折射仿真
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\半,导体激光器动态特性
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\电压特性曲线仿真
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\腔,模仿真
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork\高斯光束透镜分析
程序\掺杂浓度\nongdu\fiber-laser
程序\光孤子传输仿真程序\光孤子传输仿真程序
程序\半导体激光器仿真初步\MATLABwork
程序\掺杂浓度\nongdu
程序\锁模激光器原理\Mode_Locked
程序\光孤子传输仿真程序
程序\半导体激光器仿真初步
程序\掺杂光纤中传播
程序\掺杂浓度
程序\激光器相干函数
程序\激光器谐振腔模拟分析
程序\耦合程序
程序\锁模激光器原理
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  • SVM分类手动鼠标手写数字
    说明:  python编写,使用sklearn机器学习库里的svm分类器,以MNIST为数据集,手动输入数字分类,MNIST.py为训练代码,训练10000次准确率为93.93%,手动3.py为手动输入并分类的代码。(Written in Python, using the svm classifier in the sklearn machine learning library, using MNIST as the data set, manually input the numeric classification, MNIST.py is the training code, the accuracy of training 10000 times is 93.93%, manual 3.py is manually entered and classified Code.)
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