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题名基于分数傅里叶变换的单次测量相位恢复算法
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作者
毛宇龙
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机构
西安石油大学
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出处
《信息技术与信息化》
2025年第3期158-161,共4页
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文摘
文章提出了一种名为SSPR-FrFT的未训练神经网络(UNN)框架,用于通过单次分数阶傅里叶变换(FrFT)测量进行相位恢复。该方法引入近场测量模型,FrFT在时频平面上对信号进行旋转,描述了光波在近场条件下的复杂传播过程,包括菲涅尔衍射。与依赖大量配对数据集的传统监督方法不同,SSPR-FrFT采用自监督重建,通过未训练的神经网络框架处理来自单次测量的衍射图像,优化测量到重建的映射,显著提高计算效率和幅度与相位恢复的准确性。在CELL8和Fashion-MNIST数据集上的实验评估表明,SSPR-FrFT具有优越性,能够在峰值信噪比(PSNR)上实现最高8.0 dB的提升,并在结构相似性指数(SSIM)上获得0.19的提高。通过CELL8数据集上的5折交叉验证结果表明,在处理复杂数据时,SSPR-FrFT展现了稳定一致的收敛趋势。
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关键词
单次测量
相位恢复
分数阶傅里叶变化
未训练神经网络
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O43
[机械工程—光学工程]
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