【摘 要】
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为了得到物体真实的相位分布,需要对包裹相位进行解包裹处理。对此提出一种基于卷积神经网络的相位解包裹方法,并通过数值仿真分析了该方法的可行性。使用Matlab软件仿真产生大气湍流相位屏,对其进行包裹相位运算,得到对应的包裹相位图,建立网络的训练集和测试集。搭建卷积神经网络,采用训练集进行训练,利用训练好的数学模型进行解包裹运算即可得到相应去包裹的相位图,该过程避免了复杂的数值计算,有望在速度方面体现出较好优势。仿真结果表明,卷积神经网络能够很好地实现相位的解包裹运算,但模型参数对解包裹的精度会有一定的影响。
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2019209443),河北省教育厅科技计划项目(QN2018039)70。
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为了得到物体真实的相位分布,需要对包裹相位进行解包裹处理。对此提出一种基于卷积神经网络的相位解包裹方法,并通过数值仿真分析了该方法的可行性。使用Matlab软件仿真产生大气湍流相位屏,对其进行包裹相位运算,得到对应的包裹相位图,建立网络的训练集和测试集。搭建卷积神经网络,采用训练集进行训练,利用训练好的数学模型进行解包裹运算即可得到相应去包裹的相位图,该过程避免了复杂的数值计算,有望在速度方面体现出较好优势。仿真结果表明,卷积神经网络能够很好地实现相位的解包裹运算,但模型参数对解包裹的精度会有一定的影响。
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