光学基础知识(7)多层光存储中的光学串扰

多层光存储中的光学串扰主要发生在数据读取和写入过程中,以下是一些常见的光学串扰机制及其产生原因:


1. 焦点溢出(光斑扩散)

  • 当激光聚焦在目标层上时,实际光斑并非一个理想的点,而是有一定的空间分布范围(受限于光学系统的数值孔径和波长)。
  • 如果层间距过小,光斑可能覆盖到目标层之外的其他层,从而在这些层上反射或散射部分激光,引入额外信号干扰。
  • 这种现象称为焦点溢出,是光学系统设计中的主要限制因素之一。

2. 反射干扰

  • 每一层的数据记录点通常会通过光的反射(或透射)与光检测器交互。但在多层存储中,激光穿过其他层时,这些层的表面也可能反射部分光。
  • 这些不必要的反射会叠加到目标层的信号中,导致检测器无法准确区分目标层和非目标层的信号。
  • 尤其是在高反射率介质中,反射干扰更为明显。

3. 散射光干扰

  • 激光在穿透其他层时可能遇到存储介质中的微小不均匀性或缺陷(如颗粒、气泡或微结构),这些因素会使部分光发生散射。
  • 散射光在存储介质内部传播时可能被检测器接收,形成背景噪声,干扰数据的读取。

4. 多层反射形成干涉

  • 激光穿透多层介质时,部分光会在每一层的界面发生反射。这些多次反射光波可能在一定条件下形成干涉图样。
  • 如果这种干涉信号的强度较高,会覆盖或混淆目标层的真实信号。

5. 透射层的非理想吸收

  • 激光穿透非目标层时,部分能量会被这些层的材料吸收(不完全透明),使传输到目标层的激光强度降低。
  • 这不仅影响目标层的数据读取精度,还可能因非目标层的局部加热而引发光学畸变或结构损伤。
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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