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基于Bi-LSTM网络的游标传感器输出解调技术
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作者 曾心 郭茂森 +2 位作者 张昕 丁晖 胡红利 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1257-1263,共7页
针对光学游标传感器输出解调难的问题,提出基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的光谱数据预测技术。利用Bi-LSTM网络对数据序列的预测能力,实现了宽光谱范围的光谱数据预测,从而解决了游标传感器由于工作光谱范围有限的光源或光谱扫描技术... 针对光学游标传感器输出解调难的问题,提出基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的光谱数据预测技术。利用Bi-LSTM网络对数据序列的预测能力,实现了宽光谱范围的光谱数据预测,从而解决了游标传感器由于工作光谱范围有限的光源或光谱扫描技术,而导致游标传感器难以实现输出解调的技术难题。采用该方法,只要采集有限波长范围的传感器输出光谱,利用训练好的Bi-LSTM模型就能够在较宽的波长范围内准确预测传感器输出光谱的包络曲线,从而极大降低了对游标传感器工作光谱范围的技术要求。介绍了Bi-LSTM网络用于游标传感器输出解调的基本原理和实现过程,实验证明了该方法对游标传感器输出光谱数据预测的准确性,其预测曲线与实际光谱包络在波峰处的波长最大误差~0.02 nm,幅值最大误差仅为0.058%。验证了Bi-LSTM网络对具有不同包络周期的游标传感器输出解调的泛化性,针对不同包络周期的游标传感器输出光谱,其最大预测误差为0.02 nm,最大均方根误差(RMSE)为9.72×10^(-5),证明了所训练的Bi-LSTM网络对不同包络周期的游标传感器输出光谱都具有准确的“预测性”和“跟踪度”。研究表明,实际工作中只要光源的波长范围能够覆盖游标传感器的1/2个光谱包络周期(绝大多数情况下可以满足),利用Bi-LSTM网络能够在宽光谱范围内,实现对传感器输出光谱的准确预测,从而极大降低了对游标传感器的工作光源(或其他光谱扫描技术)的光谱范围的要求。本研究解决了游标传感器的输出解调光谱范围过宽的难题,具有理论及实际应用意义。 展开更多
关键词 光学游标传感器 自由光谱范围 光谱预测 Bi-LSTM网络
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