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👨‍🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

​​1 概述​​

​​2 仿真测试​​

​​3 Python代码及文章详细讲解​​

​​4 写在最后​​

1 概述

实验使用TiSapphire放大激光系统进行，该系统在800nm波长下产生能量高达2 mJ的150飞秒脉冲。二硫化碳因其非线性系数大而被选为非线性介质。将直径为5 mm的准直光束发射到非线性介质中，并在CCD相机上对输出光束轮廓进行成像，以获得不同的传播长度。图1a显示了输入光束的中心部分（0.5 米×0.5 米）的图像，图1b显示了穿过10 mm非线性介质后的输出光束。调制不稳定性导致光束分解成连接线（星座）和亮点（灯丝）的图案。输出光束曲线可在多次激光拍摄中重复，前提是输入光束不变。实验观察到星座出现在灯丝之前，并且随着光束的传播而保持恒定[2]。星座出现后，随着光束传播[2]，[3]，这些线开始分解成越来越多的细丝。细丝达到12微米的稳定直径，并在发散前传播几毫米。增加输入光束的能量会导致光束在较短的距离内破裂并形成更多的细丝。然而，细丝的大小和强度不会改变。我们还观察到与星座相互作用的细丝的圆锥形发射，以播种新细丝的形成。

本文通过实验和数值研究了飞秒脉冲在克尔介质中的传播。这项工作还研究了光脉冲在克尔介质中的传播与流体动力系统演化之间的相似性，并提出了使用光学系统来模拟流体动力学的建议。

2 仿真测试

【信号处理】非线性信号处理（Python代码实现）_数据集

图 1. 测量输入光束 (a) 的振幅并用作数值模拟的输入。实验（b）和模拟光束轮廓（c）之间有很好的一致性。图像为 0.5 毫米 x 0.5 毫米。 

已经研究了使用光学系统来计算流体系统的演变。使用光学系统的优点是光学系统固有的高速、并行性和可配置性。为了光学和经典流体力学之间的直接对应关系，必须将量子化的涡旋线与分布式涡度联系起来。连续涡度可以通过对光学系统中的离散涡度进行空间平均来近似。在普通流体中，涡流的产生主要是由于流动中的障碍物，其边界在大多数情况下是“无滑移”。在这样的边界上自然产生的涡度通过粘度扩散到主流中。在光学中，只能有一个由折射率强制执行的“自由滑移”边界。在完全不可压缩的流体中，“自由滑移”边界只产生潜在的流动，而不会产生涡度。我们发现，通过适当选择光学边界条件，可以在光学系统中产生涡度。 

【信号处理】非线性信号处理（Python代码实现）_python_02

【信号处理】非线性信号处理（Python代码实现）_数据集_03

 

 

3 Python代码及文章详细讲解

本文仅展现部分代码​

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from data.data_synthetic import get_svm_synthetic
from svm.svm_train import svm_train
from svm.svm_classify import svm_classify

plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 6)  # Matplot config

#%%

if __name__ == "__main__":
    print ('This file contains the SVM example'  )
    
    #  参数
    sigma = 1  # For SVM
    C = 1000  # For SVM
    N_data_points = 200 # For data
    
    
    # 加载合成数据集
    train_input, train_target, test_input, test_target = get_svm_synthetic(N_data_points)

4 写在最后

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