光网络测试

以太网的无源光网络（PON）结构，光纤接到你家门口也就这回事儿了。Ethernet PON讲究一个“分光器中转，多用户共用”，不用电源、维护简单，挺适合小区或者企业园区这种场景。 带宽共享的机制让成本压得住，扩展也方便，前期投入不会太吓人。嗯，像OLT接在运营商那头，ONU连你家路由器，搭起来挺清爽。 协议方面，其实你不用死记硬背，主要围绕IEEE 802.3ah打转，搞清楚上下行怎么排队的就行。性能也不错，基本延迟能控制得住。 想细看看 PON 底层逻辑和实现，建议你翻一翻这几篇，像《无源光网络-原理与实践》，内容还挺接地气，适合前端了解底层原理。 哦对了，如果你对整体接入架构感兴趣，顺便看

无源光网络（PON）技术因对带宽消耗大的视频点播应用需求不断增长而成为一项重要的宽带接入技术。本书由该领域领先的研究人员和行业专家撰写，内容全面地涵盖了网络技术、光纤传输技术以及PON系统开发涉及的电子技术。特色：* 深入概述PON技术及其潜在应用* 全面回顾所有主要的PON标准和架构演进及其优缺点* 平衡报道近期研究成果和经济与工程方面的考量* 提出协议、性能、管理和保护的系统问题* 大量引用标准和研究资料以供进一步研究本书权威性地概述了PON技术和系统需求，非常适合工程师和m

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在深度学习导论课上，使用Matlab实现了卷积神经网络的代码，最终完成了手写数字识别作业。

关闭数据生成成功页面后，再次运行ccwizard.bat脚本，点击“下一步”选择“生成基准运行数据”，然后点击“下一步”。在生成数据时输入相同的数据信息，点击“下一步”，保持与创建时的一致性。若默认设置无需更改，但要注意修改Connecting String的IP地址。

技术进步的推动下，MATLAB代码现已广泛用于排课和心律失常回声状态网络的完整测试。这些应用包括储层计算分类器在MIT单铅版（2016-2018）Echo State Network项目中的应用，涵盖了使用Physionet/Physiobank MIT-BIH AR数据库的预处理数据库，提供了简单的.txt文件形式以及必要的解压缩文件MIT/leadA.zip和MIT/leadB.zip。心电图记录在[0.5,35Hz]带宽中进行过滤，通过去除噪声和进行基线校正，并且采样率插值到250Hz。滤波器方面，使用了巴特沃斯高通滤波器（截止频率为0.5 Hz）和12阶有限冲激响应滤波器（35 Hz，

基于 Linux 进行 TPCC 测试，结果详见以下总结。

提供已修改和测试可用的 SQLite 开源代码。

MATLAB BP 神经网络预测程序优化这篇文章挺有意思的。它主要了如何用 BP 神经网络做预测，重点是多输入多输出的。对于需要用到神经网络的研究人员来说，这篇文章的代码实现值得参考，尤其是在数据预、训练测试和反向传播算法优化上。程序的优化性能蛮强的，可以高效地大规模数据集，并且预测精度也高。你如果是想做数据或预测建模，看看这篇文章中的具体实现，应该能对你有，尤其是在精度提升和效率优化方面。如果你正好遇到类似的需求，尝试一下文中的优化方法，应该会带来不错的效果。

【Simulink教程案例48】利用Simulink实现基于深度学习网络的数据预测所需的测试样本数据。