申请/专利权人：山东大学

申请日：2021-11-22

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN114216575B

主分类号：G01J9/00

分类号：G01J9/00;G01J11/00;G01J3/42;G01J3/02;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2022.04.08#实质审查的生效;2022.03.22#公开

摘要：本发明属于超短脉冲表征技术领域，涉及基于深度学习BP神经网络的超短脉冲重建系统及方法。一种基于BP神经网络的超短脉冲重建系统，包括双光束自相关光路单元、主控单元；所述的双光束自相关光路单元用于获取超短脉冲的延迟扫描光谱行迹图；所述的主控单元用于系统的控制及数据处理，包括控制模块和数据处理模块；所述的数据处理模块包括BP神经网络模型；所述BP神经网络模型对输入的扫描光谱行迹图进行预测，输出待测超短脉冲的幅度和相位。本发明提出了针对待测脉冲波长的不同而进行BBO晶体的切割角计算，提高了系统的适用性和实验的成功率。结合BP神经网络重建待测脉冲信息，极大的提高了超短脉冲重建效率。

主权项：1.一种基于BP神经网络的超短脉冲重建系统，其特征在于：包括双光束自相关光路单元、主控单元；所述的双光束自相关光路单元用于获取超短脉冲的扫描光谱行迹图；所述的主控单元用于系统的控制及数据处理，包括控制模块和数据处理模块；所述的数据处理模块包括BP神经网络模型；所述BP神经网络模型对输入的扫描光谱行迹图进行预测，输出待测超短脉冲的幅度和相位；所述BP神经网络模型的训练集由模拟扫描光谱行迹图构成，同一组无噪声的脉冲幅度和相位对应n个不同信噪比的模拟扫描光谱行迹图；1≤n≤30；所述模拟扫描光谱行迹图采用以下步骤获取：1搜集脉冲幅度数据，对搜集到的每一组脉冲幅度数据进行N点抽样，100≤N≤500；2从脉冲幅度数据的N个抽样点中选出n个数据，进行不同程度的随机数化处理；3将步骤2处理后的脉冲幅度数据和函数生成的脉冲相位数据，根据公式： 式中为二次谐波的扫描光谱，Et为待测脉冲，Et-τ为待测脉冲的时移副本即门函数，ω为待测脉冲频率，τ为延迟量；计算获得模拟扫描光谱行迹图数据，生成n个不同信噪比的模拟扫描光谱行迹图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种基于BP神经网络的超短脉冲重建系统及方法

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