| 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 |
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| 引用本文： | 吴婧,王鸣.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[J].中国激光,2009,36(5). |
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| 作者姓名： | 吴婧 王鸣 |
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| 作者单位： | 南京师范大学物理科学与技术学院,江苏,南京,210097 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的光纤法布里一珀罗传感器解调方法.从理论上分析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网络进行训练,训练好的网络就可以实现预测腔长的功能.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中,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,该方法解调出的腔长的相对误差达到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.
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| 关 键 词： | 光纤光学 光纤F-P传感器解词 径向基函数神经网络 压力传感器 |
Application of Radial Basis Function Network in Demodulation of Fabry-Perot Pressure Sensor |
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| Wu Jing,Wang Ming.Application of Radial Basis Function Network in Demodulation of Fabry-Perot Pressure Sensor[J].Chinese Journal of Lasers,2009,36(5). |
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| Authors: | Wu Jing Wang Ming |
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