[发明专利]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有效
| 申请号： | 202110444539.6 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113011107B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 崔珂;孔磊;朱日宏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01D5/353 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 光纤 传感 信号 相位 恢复 方法 | ||
【主权项】：
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