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基于深度卷积神经网络的一维光纤传感信号相位恢复方法

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本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的一维光纤传感信号相位恢复方法，该方法为：对结合相位调制型迈克尔逊干涉仪的传感系统中光信号的一维连续相位进行仿真，并计算出包裹相位，添加噪声；将一维仿真数据展开成二维结构，生成数据集；设定深度卷积神经网络模型的结构、参数、激活函数、损失函数、优化器，将数据集送入模型进行训练；通过评价指标判断误差是否满足要求，若满足调至下一步；否则对模型的结构、参数、激活函数、损失函数进行调整，并调转至上一步用调整的模型重新进行训练；由实际光纤传感系统探测的干涉光强数据计算得包裹相位，送入训练后的模型进行预测，由预测结果得到恢复的相位。本发明实现了高精度、高速度的相位恢复。

著录项

公开/公告号CN113011107A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-22

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN202110444539.6
发明设计人崔珂;孔磊;朱日宏;
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申请日2021-04-23
分类号G06F30/27(20200101);G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01D5/353(20060101);
代理机构32203 南京理工大学专利中心;
代理人薛云燕
地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
入库时间 2023-06-19 11:32:36

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-08-09

授权

发明专利权授予

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