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径向基函数神经网络在光纤法布里-珀罗传感器解调中的应用 被引量：2
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作者 吴婧 王鸣 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1145-1149,共5页
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的光纤法布里珀罗传感器解调解方法,从理论上分忻了该方法的解调原理。从干涉谱中提取特征值,利用干涉谱的特征值和腔长作为训练集,对RBF网络进进行训练,训练好的网络就可以实脱预测腔长的功能。... 提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的光纤法布里珀罗传感器解调解方法,从理论上分忻了该方法的解调原理。从干涉谱中提取特征值,利用干涉谱的特征值和腔长作为训练集,对RBF网络进进行训练,训练好的网络就可以实脱预测腔长的功能。在测量范围为0～2 MPa的法布里-珀罗(F-P)腔MEMS压力传感器进行的解调实验巾,该算法可以辨别0.1 MPa的压力,腔长与压力数据的拟合度为0.98858。仿真计算得出,该方法斛凋出的腔长的相对误差达至0.02%,腔长的最大绝对误差小于0.1μm。实验结果表明,神经网络方法可以达到较高的精度,满足实际需求。 展开更多
关键词 光纤光学 光纤F—p传感器解调 径向基函数神经网络 压力传感器
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