25、高效且准确的数字全息重建及测量加速技术

高效且准确的数字全息重建及测量加速技术

在数字全息领域,高效且准确的数值重建以及测量加速是至关重要的研究方向。下面将详细介绍相关的技术和方法。

不同数值全息重建方法比较

在数值全息重建中,有多种方法可供选择,它们在有效限制孔径大小、计算复杂度以及几何方面存在差异。以下是对几种常见重建方法的比较:
| 重建方法 | 有效孔径空间大小 | 逻辑 | 计算复杂度 | 多视角复用可能性 | 景深 | 散斑粒度大小 | 横向分辨率 | 强度视角依赖性 | 几何变形 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 全场重建 | 大 | P | 低 | n/a | 小 | 小 | 高 | n/a | 否 |
| 透视重建 | 小 | A→P | 中等 | 否 | 大 | 大 | 中等 | 否 | 是 |
| 正交重建 | 大 | P→FT→A→IFT | 中等 | 是 | 小 | 小 | 高 | 是 | 否 |
| 全息图旋转重建 | 大 | FT→Pad→Rot→Unpad→IFT→P | 高 | 否 | 可变 | 小 | 中 - 高 | 否 | 否 |
| 球面透镜重建 | 中等 | Demod→A→FT | 最低 | 是 | 最小 | 小 | 低 | 否 | 是 |

其中,P 代表传播,A 代表孔径应用,Rot 代表全息图沿 X、Y 旋转,Demod 代表球面透镜解调。需要注意的是,球面透镜重建可以通过在最终傅里叶变换之前裁剪解调后的全息图,而不是仅应用孔径,来实现更高效的处理。

高效实现数值重建的方法

为了降低数值重建的计算复杂度

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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