基于高斯拟合的光纤法珀相关解调算法研究

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为了提高非扫描式互相关解调系统的解调精度,通过分析非扫描式解调系统的信号特征,研究了一种基于高斯拟合的解调算法.该算法使用最大值寻峰算法解调出峰值位置,提取出峰值位置附近的光强数据,利用高斯函数对提取出的数据进行曲线拟合,提高了解调的精度.仿真结果表明,该算法具有良好的解调稳定性、解调准确性以及一定的抗干扰能力,仿真中测得该算法的解调误差标准差能达到0.2886 nm.为了验证算法的实际解调效果,建立了基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)结合数字信号处理器(DSP)的硬件系统,对算法进行实际试验,试验结果
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为了提高图像理解(Image Captioning)的预测性能,设计了一种基于"融合门"的深度神经网络模型。该"融合门"网络模型基于编码器-解码器结构设计,是卷积神经网络与循环神经网络的融合。算法首先将输入图像通过VGGNet-16网络进行卷积,得到对应的4096维输出向量,然后将卷积后的输出向量与标注语句向量合并,作为输入向量进入改进后的"融合门"网络,最后获得新的网络输出结果。上述过程按照时间
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