研究目的
研究利用深度神经网络从色散扫描轨迹中快速实现超短脉冲的相位恢复。
研究成果
研究表明，深度神经网络能显著加速从色散扫描轨迹中获取相位信息的过程，为具备固有误差估计功能的视频速率测量提供了一种前景广阔的方法。
研究不足
该研究的局限性在于训练深度神经网络所需的计算资源，以及有效训练需要大量模拟轨迹数据集。
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[2019年IEEE欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 利用人工神经网络从色散扫描迹线中实现视频帧率相位恢复
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DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8872570
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
超短脉冲的完整表征对其所有应用都至关重要。近年来发展的色散扫描（d-scan）技术因其操作简便而备受瞩目[1,2]，有望成为低维护需求的脉冲表征技术?；赿-scan测量重建光谱相位依赖优化算法[3,4]?？悸堑铰龀骞馄紫辔恢苯犹逑衷赿-scan轨迹上，该相位重建过程亦可视为图像识别任务。近年来人工神经网络在不同领域（如图像识别[5]）展现出卓越性能。我们采用深度神经网络（DNN）从d-scan轨迹中提取光谱相位，其速度比传统优化算法（16毫秒）快3000倍以上[6]。该DNN是基于DenseNet-BC架构优化的变体，该架构已在图像识别任务中表现优异[7]。使用低成本GPU（NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti）训练这个浅层DenseNet变体仅需12小时。通过训练多达1.5×10^6组随机生成的轨迹后，该网络即可用于d-scan轨迹的光谱相位重建。图1(a)(b)分别展示随机生成的d-scan轨迹及其对应重建结果，图1(c)呈现光谱强度（黑线）、原始光谱相位（蓝线）与重建相位（红虚线），图1(d)对比原始与重建的时域脉冲形状（同色标）。原始相位与重建相位及其对应时域形状的高度一致性验证了DNN的卓越性能。为验证实验测量轨迹的相位重建保真度，我们采用基于钛宝石放大器系统[8]进行测试，与差分进化优化算法相比，获得完全一致的半高全宽带宽及时域脉冲形状。我们认为结合单次d-scan装置[9]的DNN技术可实现视频级测量速率，并凭借数据冗余特性提供固有误差评估。
作者：
Sven Kleinert，Ayhan Tajalli，Tamas Nagy，Uwe Morgner
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