龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的恒星光干涉仪光程差检测方法，包括：构造神经网络模型；基于光学干涉理论，建立通道光谱干涉仿真模型，根据实际干涉系统设置仿真参数，制作仿真数据集，包括仿真干涉图和两个归一化条纹周期数；将仿真数据集作为神经网络模型的训练数据，以仿真干涉图作为该模型的输入，归一化条纹周期数作为该模型的输出，得到干涉数据与归一化条纹周期数之间的映射关系；对神经网络模型输出的两个条纹周期数进行综合评估，结合检测波段，自适应输出最终的光程差检测结果。本发明只需单幅干涉图就可以高精度检测光程差，自适应满足条纹跟踪和相位跟踪对光程差检测的要求，具有高效率、高精度、大动态范围、高信噪比等优势。
主权项：1.一种基于深度学习的恒星光干涉仪光程差检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：构造神经网络模型FD-ViT，通过该模型实现从一幅干涉图解算其条纹周期数，进而求解其对应的光程差；步骤二：基于光学干涉理论，建立通道光谱干涉仿真模型，根据实际干涉系统设置仿真参数，制作仿真数据集，仿真数据集包括仿真干涉图和两个归一化条纹周期数；步骤三：将仿真数据集作为神经网络模型FD-ViT的训练数据，以仿真干涉图作为该模型的输入，归一化条纹周期数作为该模型的输出，得到干涉数据与归一化条纹周期数之间的映射关系；步骤四：对神经网络模型FD-ViT输出的两个条纹周期数进行综合评估，结合检测波段，自适应输出最终的光程差检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院南京天文光学技术研究所 一种基于深度学习的恒星光干涉仪光程差检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号