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基于信号处理和深度学习的牛顿环实验

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基于信号处理和深度学习,从信号机理出发,揭示了牛顿环的Chirp信号本质,将分数傅里叶变换、Chirp傅里叶变换引入到牛顿环实验中.从数据分析角度,训练深度神经网络,使其能够智能分析牛顿环.基于信号处理和深度学习,无需数环即可完成对透镜曲率半径等物理参量的高精度测量,为等厚干涉实验提供了新的视角.
Newton ring experiment based on signal processing and deep learning

鲁溟峰、武进敏、杨文明、张峰、陶然

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北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081

北京信息科技大学 自动化学院,北京 100101

上海交通大学 物理与天文学院,上海 200240

牛顿环 深度学习 神经网络 傅里叶变换 信号处理

北京理工大学实验室研究项目国家自然科学基金面上项目北京理工大学校级重点项目北京高等教育本科教学改革创新项目北京理工大学校级重点项目

2021BITSYA18621710252020CGJG0072019100070042020CGJG009

2022

10.19655/j.cnki.1005-4642.2022.04.004

物理实验
东北师范大学

物理实验

影响因子：0.573
ISSN：1005-4642
年,卷(期)：2022.42(4)
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