【摘 要】
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在信息技术飞速发展的今天,每天产生的数据量与日俱增,传统的存储技术难以满足如今存储容量大,存储时间长的需求。熔融石英由于其良好的稳定性可以作为长时间存储数据的存储介质,并且利用飞秒激光加工技术能够在熔融石英内部诱导具有双折射效应的纳米光栅,可用于多维存储,提高了存储的容量,适合作为新一代的存储介质,满足大数据时代的存储需求。然而,基于熔融石英的五维光存储方法存在着信息写入速度较慢的,解码准确率较低
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在信息技术飞速发展的今天,每天产生的数据量与日俱增,传统的存储技术难以满足如今存储容量大,存储时间长的需求。熔融石英由于其良好的稳定性可以作为长时间存储数据的存储介质,并且利用飞秒激光加工技术能够在熔融石英内部诱导具有双折射效应的纳米光栅,可用于多维存储,提高了存储的容量,适合作为新一代的存储介质,满足大数据时代的存储需求。然而,基于熔融石英的五维光存储方法存在着信息写入速度较慢的,解码准确率较低的问题。并且,目前选择激光写入参数和信息解码是两个独立的过程,人为选择的激光参数写入的数据并不是最适用于解码过程,还有优化的空间。因此,本文提出了使用深度学习生成全息图的方法,解决了飞秒激光并行加工过程中,全息图生成速度慢的问题,提升了五维光存储信息写入的效率,使得光存储信息写入速度提升了一个数量级。在信息读取过程中,采用基于液晶的双折射测量方法,能够快速测量双折射信号,信息读取速度为2.88/。在解码过程中,使用经过预训练的神经网络进行存储信息解码,解码准确率达到了近99.00%。除此之外,通过对解码神经网络输出的概率分布进行聚类,挑选出最适合解码的激光参数用于光存储,使得解码的准确率进一步提升至99.18%。
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