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公开(公告)号：CN113218520B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110478101.X
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京森林警察学院
Abstract: 本发明公开一种激光脉宽的优化神经网络提取方法，属于光学测量技术领域。本发明的技术方案如下：利用非平衡式迈克尔逊干涉光路及半导体双光子吸收效应进行强度自相关测量，得到光电信号；将采集到的带有电噪声的强度自相关信号分离出时间序列t和信号值序列s；利用第三方深度学习工具包(Numpy，Pandas，Matplotlib)构建一个优化的神经网络模型，以时间序列t作为模型训练的输入，I作为模型训练的标签值，强度自相关信号数据是一个二元组(t,u)，分别表示时间序列和信号值序列，S＝(t，I),记作强度自相关信号中的第i对时间和信号值，表示预测信号与真实信号数据之间的偏差(第i次)；对I’进行隔直处理，得到纯交流信号I”，再对其进行半高宽分析。
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公开(公告)号：CN113188452A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110478058.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京森林警察学院
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开一种基于激光自混合干涉谱映射条纹倍增的位移测量方法，属于激光测量技术领域。本发明的技术方案如下：利用图1光路产生自混合干涉，探测移动目标，从图1中的光电探测器1可以探测到典型的自混合干涉信号；将产生了自混合干涉的激光束入射到F‑P腔中，获取F‑P腔的透射信号，即可获得基于透射谱映射的条纹倍增信号，控制自混合干涉的反馈强度以匹配F‑P腔；利用条纹信号与F‑P透射谱线相似，具有平整，尖锐的特点，通过简单的阈值设定，提取峰值信号，并对峰值信号赋值；最后通过拟合方法进行对上述信号进行处理，从而得到运动目标的位移信号。
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公开(公告)号：CN113188452B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110478058.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京森林警察学院
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开一种基于激光自混合干涉谱映射条纹倍增的位移测量方法，属于激光测量技术领域。本发明的技术方案如下：利用图1光路产生自混合干涉，探测移动目标，从图1中的光电探测器1可以探测到典型的自混合干涉信号；将产生了自混合干涉的激光束入射到F‑P腔中，获取F‑P腔的透射信号，即可获得基于透射谱映射的条纹倍增信号，控制自混合干涉的反馈强度以匹配F‑P腔；利用条纹信号与F‑P透射谱线相似，具有平整，尖锐的特点，通过简单的阈值设定，提取峰值信号，并对峰值信号赋值；最后通过拟合方法进行对上述信号进行处理，从而得到运动目标的位移信号。
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公开(公告)号：CN113218520A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110478101.X
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京森林警察学院
Abstract: 本发明公开一种激光脉宽的优化神经网络提取方法，属于光学测量技术领域。本发明的技术方案如下：利用非平衡式迈克尔逊干涉光路及半导体双光子吸收效应进行强度自相关测量，得到光电信号；将采集到的带有电噪声的强度自相关信号分离出时间序列t和信号值序列s；利用第三方深度学习工具包(Numpy，Pandas，Matplotlib)构建一个优化的神经网络模型，以时间序列t作为模型训练的输入，I作为模型训练的标签值，强度自相关信号数据是一个二元组(t,u)，分别表示时间序列和信号值序列，S＝(t，I),记作强度自相关信号中的第i对时间和信号值，表示预测信号与真实信号数据之间的偏差(第i次)；对I’进行隔直处理，得到纯交流信号I”，再对其进行半高宽分析。
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