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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明提出了一种基于多尺度深度展开网络的布里渊增益谱降噪方法，包括：模拟产生多个BGS曲线组合，改变BGS曲线的参数生成BGS距离矩阵集合P，按一定比例将P分为Pa和Pb；将集合Pa的每一个元素随机分割成小块，形成集合Ps，向集合Ps中加入高斯白噪声，作为训练集；将Psn输入多尺度深度展开网络，输出为Pr；从集合Pb中抽取一个元素分别输入不同t下的参数模型，得到偏离度指标Dt；从Pb抽取一个元素加入高斯白噪声后，输入确定好的参数模型，得到降噪后的BGS距离矩阵。本发明的有益效果为：不仅可以从不同分辨率的特征中学习布里渊增益谱的先验信息，并且明确地考虑了深度特征空间中的图像去噪问题，可以有效的降低布里渊增益谱中的噪声，提高信噪比。
主权项：1.一种基于多尺度深度展开网络的布里渊增益谱降噪方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、模拟产生多个布里渊增益谱BGS曲线组合得到BGS距离矩阵Pn×m，其中，m为扫频频率数，n为光纤上的位置数；改变BGS曲线的参数生成BGS距离矩阵集合P，按一定比例将P分为集合Pa和集合Pb；S2、将集合Pa的每一个元素随机分割成小块，形成集合Ps，向集合Ps中加入高斯白噪声得到一个新集合Psn，作为训练集；S3、设展开层数t＝1，将Psn输入多尺度深度展开网络F，输出为Pr，由Ps和Pr计算损失函数得到最优参数模型；S4、增加t,重复上一步操作，得到不同t下的最优参数模型；S5、从集合Pb中随机抽取一个元素分别输入不同t下的参数模型，得到偏离度指标Dt；S6、根据偏离度指标Dt选取降噪模块个数，并确定其他参数；S7、从集合Pb抽取一个元素加入高斯白噪声后，输入确定好的参数模型，得到降噪后的BGS距离矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于多尺度深度展开网络的布里渊增益谱降噪方法
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