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针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性. 相似文献
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用扩散界面相场模型研究陶瓷烧结过程中五球模型内部的气孔扩散与演化过程。采用一组随时间和空间连续变化的取向场变量和浓度场变量来表征烧结过程微结构特征,用Ginzburg-Laudau动力学方程和Cahn-Hilliard动力学方程分别描述取向场变量和浓度场变量随时间的演化。结果表明,陶瓷烧结过程中,颗粒间的气孔通过晶界向较大的气孔扩散聚集,颗粒内部的气孔则通过晶粒基体内部向颗粒间的空隙和颗粒外部空间扩散。陶瓷颗粒的气孔通过晶界或基体扩散到晶粒外部空间的过程,就是陶瓷坯体烧结的致密化过程。 相似文献
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