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基于信号处理和深度学习的牛顿环实验
文献摘要：
基于信号处理和深度学习,从信号机理出发,揭示了牛顿环的Chirp信号本质,将分数傅里叶变换、Chirp傅里叶变换引入到牛顿环实验中.从数据分析角度,训练深度神经网络,使其能够智能分析牛顿环.基于信号处理和深度学习,无需数环即可完成对透镜曲率半径等物理参量的高精度测量,为等厚干涉实验提供了新的视角.
文献关键词：
牛顿环;深度学习;神经网络;傅里叶变换;信号处理
中图分类号：
作者姓名：
鲁溟峰;武进敏;杨文明;张峰;陶然
作者机构：
北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081;北京信息科技大学 自动化学院,北京 100101;上海交通大学 物理与天文学院,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]鲁溟峰;武进敏;杨文明;张峰;陶然-.基于信号处理和深度学习的牛顿环实验)[J].物理实验,2022(04):17-24,40
A类：
B类：
信号处理,牛顿环,信号机,Chirp,傅里叶变换,深度神经网络,智能分析,透镜,曲率半径,参量,高精度测量,等厚干涉
AB值：
0.282204
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