内容简介本书系统地介绍了光纤的传输理论；半导体激光器的工作原理、性质、光源的查接调制和间接调制；光接收机的组成、噪声的分析和接收机灵敏度的计算；光纤通信系统的组成、性能指标及其分配以及系统的总体设计；还介绍了20世纪90年代以后发展起来的光纤通信新技术和新型系统，如掺铒光纤放大器、密集波分复用系统、全光通信网、色散补偿技术以及非线性光学效应等。本书力求理论上的系统性、技术上的时新性和应用上的实用性。本书可作为通信类专业大学本科生或形容生的教材，也可作为相关科技工作者的参考用书目 录绪论第1章 光纤的传输理论1.1 光纤的基本性质1.2 介质平板波导1.3 阶跃折射率光纤的模式理论1.4 渐变折射率光纤的近似分析1.5 单模光纤第2章 光源和光调制2.1 激光原理的基础知识2.2 半导体激光器和发光二极管2.3 半导体激光器的模式性质2.4 半导体激光器的瞬态性质2.5 半导体激光器的自脉动现象2.6 半导体激光器的直接调制和光发射机2.7 光源的间接调制第3章 光接收机第4章 光纤通信系统和通信网第5章 光纤通信新技术
标签： 光纤通信
上传时间： 2022-04-13
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Raymond A. Serway和Chris Vuille撰写的《大学物理》（第9版）可帮助学生掌握物理概念，提高其解决问题的能力，并丰富他们对周围世界的理解。Serway / Vuille提供了一致的解决问题的策略和无与伦比的工作示例，以帮助学生对物理学产生真正的理解。该标题的WebAssign组件使学生获得即时反馈，教程，视频和交互式电子书。
标签： 大学物理
上传时间： 2022-04-13
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led是light emilling diode的缩写，中文译为发光二极管。顾名思义，这是一种会发光的半导体组件，且具体有二级管的电子特性。led属于半导体光电阻件，除了具有发光的特性之外。它完全具备半导体整流而激光的特性。
标签： led
上传时间： 2022-04-16
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随着世界对环境的保护力度加大,大力推出新能源产业的发展,以及电力电子技术、集成电路设计和半导体技术快速发展,兼容更宽范围低输入电压的充电机越来越受到关注,因此低压宽输入电压范围的buck-boost电源应用越来越广泛,对开关电源控制芯片提出了更高的要求,因此本文基于LT8705控制芯片设计一款高效锂电池充电电路的设计,依据实验结果,该电源模块实现了预期功能,达到了性能标准,满足需求。
上传时间： 2022-04-22
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基于意法半导体的官方文件翻译的汇编指令检索文件。
上传时间： 2022-04-23
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本书是全球领先的半导体企业T I 公司的工程师多年经验结晶，从运算放大器的历史入手，重点介绍运算放大器近些年的研发成果、新出现的设计工具和技术，旨在帮助设计者快速掌握好的设计方法，为具体的工作选择最佳的放大器。 本书适合从事电路设计的工程技术人员，也可供高校相关专业师生参考。
标签： 运算放大器
上传时间： 2022-04-24
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本封装库包括大多数IC和半导体器件常用的贴片封装形式，并且绝大多数都含有3D模型。ESOP：2种LQFP：72种，几乎包含了所有尺寸；MSOP：3种QFN：40种SOIC：13种，SOIC4~SOIC30,两种不同宽度都有SOJ：6种SOP：SOP4~SOP3030,SOT:54种，绝对有你想要的。SSOP：20种。
标签： ESOP LQFP MSOP QFN SOIC SOJ SOP SOT SSOP 3Dlukougao
上传时间： 2022-04-25
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意法半导体STM8系列参考手册Program memory: 8 Kbyte Flash memory; dataretention 20 years at 55 °C after 100 cycles• RAM: 1 Kbyte• Data memory: 128 bytes true data EEPROM;endurance up to 100 k write/erase cycles
标签： stm8
上传时间： 2022-04-27
上传用户：zhaiyawei
STM8 单片机是意法半导体于2009 年推出的一系列基于先进的STM8 内核的8 位单片机，它具有3级流水线架构、性价比高、开发方便。根据应用场合的不同，STM8 单片机主要分为3 个系列：STM8S、STM8L、STM8A。
上传时间： 2022-04-29
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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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