光通信是一种利用光信号传输信息的技术，其在现代通信网络中扮演着至关重要的角色。PPM（Pulse Position Modulation，脉冲位置调制）是一种常见的光通信调制技术，它通过改变脉冲的位置来编码信息。本研究深入探讨了PPM调制解调系统的设计与仿真，旨在提高通信效率和传输质量。 PPM调制是基于时间的调制方式，其基本原理是将信息数据转换为脉冲序列，并根据信息的值改变脉冲在时间轴上的位置。在光通信中，这种调制方式可以有效地利用光信号的带宽资源，特别是在长距离传输和高数据速率的需求下，PPM展现出了优越的性能。 设计一个PPM调制解调系统涉及多个关键步骤。需要进行信息源编码，将原始数据转化为适合PPM调制的格式。接着，选择合适的调制阶数，例如2-PPM、4-PPM等，阶数越高，能传输的信息量越大，但对系统的要求也更高。然后，通过特定算法确定每个脉冲相对于参考时刻的位置，这个过程就是调制。在接收端，解调器通过检测和比较接收脉冲的位置来恢复原始信息。 在仿真研究中，通常使用像Matlab或Optisystem这样的专业软件工具，模拟实际通信环境中的信号传输、衰减、噪声等因素。这些仿真可以帮助研究人员评估PPM系统的性能，如误码率、信噪比和传输距离等。通过调整系统参数，可以优化系统的性能，找出最佳的设计方案。 此外，PPM调制解调系统还需要考虑实际应用中的诸多问题，如光源的稳定性、光电探测器的响应速度、信道的非线性效应以及多径传播引起的脉冲展宽等。解决这些问题通常需要采用先进的信号处理技术，如均衡器、前向纠错编码等。 光通信PPM调制解调系统的仿真研究对于推动光通信技术的发展至关重要。通过仿真，我们可以预估系统在实际环境中的表现，预测潜在问题，并提出解决方案。这一领域的研究不仅有助于提高通信系统的性能，也为未来高速、大容量、低功耗的光通信网络提供了理论和技术支撑。 "光通信PPM调制解调系统设计与仿真研究"涵盖了信息编码、调制解调原理、系统优化和性能评估等多个方面，是理解并改进光通信系统不可或缺的一部分。这份综合文档将详细阐述这些概念和技术，为读者提供深入的理论知识和实践指导。

中微子质量实验KATRIN要求主光谱仪在− 18.6 kV时的延迟电位具有3 ppm的稳定性。 为了监控稳定性，与德国国家计量院Physikalisch-Technische Bundesanstalt（PTB）合作开发并制造了两个定制的超精密高压分压器。 到目前为止，分压器的定期绝对校准需要将设备带到专业的计量实验室。 在此，我们介绍了一种新方法，该方法基于使用KATRIN装置测量两条$$ ^ {83 {\ mathrm {m}}} $$ Kr转换电子线的能量差的方法，该方法在2017年7月KATRIN的调试测量中得到了证明。 高压分压器K35的比例系数$$ M = 1972.449（10）$ M = 1972.449（10）与四年前的最新PTB校准一致。 该结果证明了校准方法的实用性以及分压器的长期稳定性。

Imaging is native Object Pascal image loading, saving and manipulation library. It is available for several platforms and does not require any third party dynamic libraries or other compiled binaries. , It is available for JPEG, PNG/APNG, GIF, TGA, DDS, MNG, JNG, JPEG2000, PSD, TIFF, PGM, PPM, PAM, PFM, XPM, (loading only) PCX, and PBM

python-aqi-AQI转换 使用以下算法在AQI值和污染物浓度（µg /m³或ppm）之间转换的库： 美国环境保护署（EPA） 中国环境保护部 安装 $ pip install python-aqi 用法 图书馆 将污染物转换为其IAQI（中间空气质量指数）： import aqi myaqi = aqi.to_iaqi(aqi.POLLUTANT_PM25, '12', algo=aqi.ALGO_EPA) 从几种污染物浓度中获取AQI，默认算法为EPA： import aqi myaqi = aqi.to_aqi([ (aqi.POLLUTANT_PM25, '12'), (aqi.POLLUTANT_PM10, '24'), (aqi.POLLUTANT_O3_8H, '0.087') ]) 将IAQI转换为其污染物浓度： import aqi

针对脉冲位置调制(PPM)与多级编码结合中的错误传播问题，利用多阶段译码原理的“链式规则”，提出一种基于迭代的解调译码方法，给出了8-PPM多级编码调制的硬判决迭代算法。仿真分析表明，迭代解调译码方法可以改善错误传播现象，降低系统的误码率；在相同迭代次数下，信道衰减越大，该译码方法获得的增益越明显。综合考虑性能改善效果及成本，M阶编码调制系统的迭代次数宜选M次以内。

在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出了一种层次式混合概率包标记(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。该算法对无线传感器网络进行分簇,将每个簇看成一个大的"簇节点",整个网络由一些大的"簇节点"构成,每个"簇节点"内部又包含一定数量的传感器节点。在"簇节点"之间采用等概率包标记法,在"簇节点"内部采用基本概率包标记法。实验分析表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于BPPM算法,在节点计算与存储负担方面优于EPPM算法,是在资源约束条件下的一种整体优化。

matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

Arduino 的组合 PPM (CPPM) 接收器库 该库提供了一个简单的接口，用于从单个 CPPM 信号读取多达 16 个通道的 RC 输入： void setup(void) { CPPM.begin(NUM_CHANNELS); } void loop(void) { int16_t channels[NUM_CHANNELS]; if (CPPM.ok()) { CPPM.read(channels); // do something fun with the channel values, like fly a quadcopter... } } 以目前的形式，它很可能只适用于 Arduino Uno。 它需要对 timer1 的独占访问，防止在数字输出引脚 9 和 10（其波形发生器也使用 timer

ppm2bmp 介绍 我找不到在Windows下将图像文件从ppm转换为bmp的任何命令行工具，因此我必须编写我的工具。 该工具可以将图像文件从为bmp格式。 用法 句法： ppm2bmp.exe <ppm> 例子： ppm2bmp.exe c:\a.ppm c:\a.bmp 笔记 仅支持幻数为P6 ppm文件，最大颜色值为255 。 开发环境： Windows 8.1 64位 Visual Studio 2013 不含任何第3个库的纯C代码 对于开发人员 如果您在Linux下工作，则可能比此工具更好。 如果您需要将此功能集成到您的应用程序中，请查看该功能 ErrorID ppm2bmp(char *ppmFilename, char *bmpFilename);

matlab ppm调制的系统仿真，测试误码率等，用高斯信道来实现。