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基于深度卷积神经网络的大气湍流相位提取
作者姓名:刘俊敏  周新星  徐启伟  曾镇佳  李瑛  王佩佩  范滇元  陈书青  黄泽斌
摘    要:光束在自由空间中传播时容易受到大气湍流的影响,其对传输光束的影响相当于附加一个随机噪声相位,导致传输光束质量下降.本文提出了一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的湍流相位信息提取方法,该方法采用受湍流影响的光强图为特征提取对象,经过对海量样本进行自主学习后,CNN...

关 键 词:大气湍流  相位提取  深度卷积神经网络  Gerchberg-Saxton算法
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