可以设计并优化光纤激光器和放大器、光波导激光器、光纤耦合器、多芯光纤、螺旋芯光纤、锥形光纤；也可以模拟超短脉冲在不同光纤设备中的传输，例如在光纤放大器系统、锁模光纤激光器和通讯系统中的传输。 能够跟踪和优化光纤放大器和光纤激光器，让它们适合各种应用。帮助评估和排除光纤激光器和放大器中各种不利的影响；能够对有源光纤器件性能进行预测；能寻找最佳光纤长度、掺杂浓度、折射率分布等；能够计算掺杂浓度与光线的关系，准确模拟双包层光纤，还可以模拟时域动态变化，可以理解和优化的细节如功率效率和噪声系数。 RP Fiber Power可用于分析和优化各种器件： 单模和多模光纤 计算模式特性；计算光纤耦合系数；模拟光纤弯曲、非线性自聚焦效应对光束传输和高阶光孤子传输的影响。 光纤耦合器、双包层光纤、多芯光纤、平面波导 模拟双包层光纤的泵浦吸收,光纤耦合器的光束传输, 光在锥形光纤的传输, 分析弯曲的影响, 放大器中的交叉饱和影响, 泄漏模式等。 光纤放大器 研究单级和多级放大器中的增益饱和特性(连续或脉冲放大器), 铒镱共掺光纤放大器能量转移过程、猝灭效应、自发辐射放大等。 光纤通信系统 分析色散与非线性信号失真，放大器噪声的影响，优化放大器非线性效应和放置位置。 光纤激光器 分析并优化能量转换效率、波长调谐范围、动态调Q。 超快光纤激光器和放大器 研究脉冲的形成机制和稳定范围，非线性效应和色散的影响，抛物脉冲放大，优化色散脉冲压缩，灵敏度反馈，超连续谱的产生。 脉冲和超快速固体激光器和放大器 研究Q开关，模式锁定行为，找到可饱和吸收器所需的特性，分析反馈灵敏度，啁啾脉冲放大研究再生放大稳定性极限。 这款软件是致力于光纤器件学科研究或工业开发人士的必备工具。这款软件及其技术支持将为您的工作效率和工作能力提供极大的便利。同时，这款软件也是一款相当出色的教学工具。 目前已使用该软件的高校：耶拿大学、英国南普顿大学、北京工业大学、中国科学技术大学、上海技术应用学院、华中科技大学、西北大学、复旦大学、深圳大学、国防科技大学、长春理工大学、南京理工大学等。 目前已使用该软件的单位：费朗霍夫研究所、苏州纳米所、兵器装备部、三江航天、上海光机所、绵阳九院、中科院软件所、中科院光电所商业单位、北京敏视达雷达有限公司等。   ※ 光纤数据： 软件中带有各种稀土掺杂光纤数据，即时可以仿真各种光纤激光器和放大器。   ※ 各种公开数据： “Yb-germanosilicate” “ErYb-phosphate” “Er-fluorozirconate F88” “Er-silicate L22”  “Er-fluorophosphate L11”  

激光高亮工程投影机S4K系列，适用于大型场馆及户外投影场景。

本发明公开了一种基于自相关的大型轴流风机不平衡量的识别方法。方法:1)假设轴流风机振动由不平衡量引起,定义轴流风机振动信号工频信号的幅值与其他频率信号的幅值之比大于等于二,采样长度大于转速信号周期;2)对轴流风机振动信号进行低通滤波;3)进行二重自相关,从轴流风机振动信号众多频率成分中分离出工频成分;4)进行有效值计算,还原出轴流风机振动信号中工频成分幅值;5)用测幅法进行动平衡,确定轴流风机不平衡质量的大小和位置。本发明可以在不提取键相信号的前提下,从复杂振动信号中有效分离出不平衡振动幅值分量,最终通过测幅平衡法找出轴流风机的不平衡大小和位置,有较大的工程应用价值。

本发明提供了一种基于摄动随机有限元的随机动载荷识别方法，对含不确定性参数的结构开展同工况下多次模态试验，计算其不确定性刚度、质量和阻尼矩阵，对不确定性刚度、质量和阻尼矩阵进行展开，计算格林函数矩阵，建立基于摄动随机有限元的不确定性动力学模型，测量随机动载荷作用下含不确定性参数结构的随机位移响应样本，利用随机位移响应样本均值识别结构上所受随机动载荷的均值，计算仅考虑动载荷随机性引起的随机位移响应协方差的近似值，识别获取随机动载荷的统计特征。利用本发明方法，可以同时考虑动响应、结构系统和动载荷的不确定性，利用实测动响应样本识别获取结构动载荷的统计特征，可以为工程结构提供丰富的动载荷信息，更有利于工程结构的安全评估和优化设计。

CN105279380B 一种基于表情分析的抑郁程度自动评估系统CN201310089195 一种基于车灯识别的夜间车辆检测方法及系统。

本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。

本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集<img file="DDA00001669935800011.GIF" wi="787" he="88" />（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ₁,...,λ_n)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。

本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。

小试阶段/n本发明能够独立判别单幅火焰图像的烧成状态，满足在线实时监测回转窑中火焰变化的条件，能在极短的时间内发现回转窑火焰烧成状态的变化，并及时作出相应调整，从而增加回转窑控制系统的安全性和可靠性，使生产的熟料质量更加稳定，能够极大的缩减工业生产成本，为实现对整个回转窑系统实时监控的闭环控制奠定基础，为真正实现以 “ 机器看火”代替 “ 人工看火”提供了基本保障。。因此，本发明具有精度高、计算复杂度低、处理过程短和能实现在线实时监测火焰状态变化的特点。