|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
MXY5005掺铒光纤放大器特性测试实验系统
一、产品简介
掺铒光纤放大器(EDFA即在信号通过的纤芯中掺入了铒离子Er3 + 的光信号放大器。)。掺铒光纤放大器具有增益高、带宽大、输出功率高、泵浦效率高、插入损耗低、对偏振态不敏感等优点。 从20世纪80年代后期开始，掺铒光纤放大器的研究工作不断取得重大的突破。用在WDM技术中极大地增加了光纤通信的容量。成为当前光纤通信中应用最广的光放大器件。
MXY5001实验系统就是专门针对掺饵光纤放大器特性测试而设计的。能够帮助学生更全面的了解掺饵光纤放大器的原理。
二、实验内容
1、EDFA自发辐射噪声功率测试实验
2、不同衰减条件下输入功率的测试
3、EDFA输出功率测试
4、增益曲线测试及绘制实验
5、偏振相关增益变化测试实验
6、噪声系数曲线测定实验
三、实验配置
1、光源：输出波长1550±2nm，功率连续可调，接口FC/PC；
2、功率计：波长范围800-1700nm；输入接口FC；校准波长：1310-1550nm；
3、EDFA放大器：输出功率：13-24dBm；光纤连接器型号：FC/APC；输出光波长：1535~1565nm；噪声系数＜0dB；输出功率稳定性：±0.5dB；
4、隔离器：中心波长：1550nm；隔离度＞30dB；典型峰值隔离度：40dB；最大插入损耗：7dB；回损（输入/输出）≥60-55dB；接口类型：FC/PC；
5、可调衰减器：法兰式机械调节，衰减量：5-30dB；
6、滤波器：滤波范围：800-1625nm；插入损耗：5dB；接口类型：FC/PC；
7、配置：光纤激光器，掺饵光纤放大器，光衰减器，光功率计，偏振控制器，光纤跳线，法兰盘，实验讲义等。
天津梦祥原科技有限公司
2021-12-17
PanoSim汽车智能驾驶软硬一体化仿真测试系统
PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍
PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。
（1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；
（2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；
（3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等；
（4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求；
（5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试；
（6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。
浙江天行健智能科技有限公司
2021-12-15
UL1581燃烧试验房 电线电缆燃烧测试仪
产品详细介绍
欧美奥兰仪器有限公司
2021-08-23
线材弯折试验机,摇摆机,线材摇摆测试仪
产品详细介绍电线摇摆测试机,线材弯折试验机,摇摆机,线材摇摆测试仪
感谢您对硒铁“摇摆机,电线摇摆测试机,线材弯折试验机,摇摆测试仪”的关注，您的关注是我们前行的动力！有关该产品的更详细资料致电“硒铁仪器”了解.
硒铁电线摇摆测试机可调整摆动角度，每组夹具有独立的计数器记录摇摆次数。摇摆机是专门测试插头引出线及电线之耐折强度的仪器，试法是将试样固定在夹具上，
并加一定荷重，试验时左右摆动，经一定数次后，检测其断线率。
线材弯折试验机规格：
1．夹具：6组
2．摆动角度：
45°，60°，90°，180任意可调
3．摆动速度：10-60 cpm可调
4．自动计数器：6个分别计数器
5、荷重:100，200，300，500g
6、电源1∮:AC220V, 50Hz
7、体积：86X51X81CM
http://www.szxitie.com
http://www.xitie17.com
深圳硒铁试验仪器有限公司
2021-08-23
安徽大学信息材料与智能感知安徽省实验室龙明生教授、单磊教授在《Advanced Functional Materials》上发表新成果
日盲紫外(SBUV)探测器是地球上工作在SBUV光谱范围（200-280nm）的光电探测器在没有背景辐射的情况下具有高信噪比，在导弹羽流跟踪、火焰探测、导弹预警和安全光通信方面具有重要运用价值。
安徽大学
2022-08-26
中山大学电子与信息工程学院李朝晖、张斌团队在大带宽可调谐片上激光器研究方面取得重要进展
李朝晖教授、张斌副教授团队自主开发了GeSbS硫系玻璃的片上集成光子平台，该平台具有低损耗、高光学非线性和高拉曼增益、可实现灵活的色散调控、硅基片上集成等特点，非常适合于实现可调谐的片上拉曼激光器。
中山大学
2022-05-30
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学
2021-04-10
以可穿戴计算、传感器网络等为核心的应用系统
在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括：1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用，参见下图。
电子科技大学
2021-04-10
以可穿戴计算、传感器网络等为核心的应用系统
在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下，开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作，并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置，具体包括： 1） 工业物联网应用：开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关，以及相关的协议栈源码。 图1 工业物联网 2） 健康应用：主要面向安全、健身、医疗等健康应用，研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带（腕表）、腰带（腰挂、腰带扣）、胸带等各类形态的健康装置，开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用
电子科技大学
2021-04-10
关于应用神经网络对核裂变产物的研究进展
原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化
北京大学
2021-04-11