基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢，很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。介绍了SPGD算法的并行化处理，利用图形处理器(GPU)并行计算提高校正系统的收敛速度。...
”自适应光 随机并行 波前校正 变形镜 adaptive stochasti wavefront deformabl“ 的搜索结果
理论模拟仿真了基于变形镜与随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前探测自适应光学系统(AOS)。为提高基于SPGD算法的无波前探测AOS的收敛速度,在不降低精度的前提下,对SPGD算法中关键参数随机扰动幅值和增益系数的关系...
针对较厚的组织，普遍采用的自适应光学技术由于其单次校正视场范围有限，空间光调制器或可变形镜的刷新率有限，难以满足大视场范围波前畸变的快速校正，进而难以满足大视场高速成像的需求。结合共轭型自适应光学系统...
以61单元变形镜作为校正器，随机并行梯度下降算法作为无波前探测自适应光学系统的控制算法，扩展目标图像灰度值的方差函数作为控制算法优化的性能指标函数，建立无波前探测自适应光学系统仿真模型，分析成像系统噪声...
通过搭建实验光路验证了基于变形镜本征模式校正方法的有效性。实验结果表明，基于变形镜本征模式的校正方法和传统基于Lukosz 模式的校正方法相比，避免了模式拟合误差，具有更高的校正精度。对各阶变形镜模式系数的...
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学系统通过直接优化系统的性能评价函数来控制波前校正器以补偿光束中存在的波前畸变。但由于算法收敛速度的影响, 在一定程度上限制了SPGD在自适应光学系统中的应用。在对...
随机并行梯度下降（SPGD）算法已被证明是一种较为有效的像清晰化系统控制算法，具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。其控制参数增益系数和扰动幅度决定了算法的收敛速度以及收敛稳定性。参数取值...
基于61单元变形镜，建立无波前探测自适应光学系统模型，对前65阶Zernike多项式模拟的满足Kolmogorov谱的大气湍流畸变波前进行校正。结果表明，采用分段随机扰动幅值的SPGD算法比固定最佳随机扰动幅值时传统SPGD算法...
以32单元变形镜为校正器,采用随机并行梯度下降算法建立了自适应光学系统仿真模型。通过分析该系统对静态波前畸变的校正能力,验证了随机并行梯度下降算法的收敛性;讨论了算法增益系数、随机扰动幅度与收敛速度的关系,...
基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的...
为研究随机并行梯度下降(SPGD)自适应光学方法用于光束净化的可行性,分别采用高速光电探测器和高速变形镜作为系统性能评价函数的测量器件和波前校正器件,搭建了迭代速率为100 Hz的SPGD自适应光学系统,并且对通电电阻...
按算法运行时序连续改变37单元变形镜的面形, 以在实验光路中引入高能激光器输出光束的常见动态波前畸变, 同时采用随机并行梯度下降算法控制同一变形镜对此动态畸变进行校正。实验结果显示, 在事先消除系统初始像差...
通过对随机并行梯度下降(SPGD)算法校正静态像差的数值模拟,定标出了算法收敛时间与系统变形镜校正单元数的关系。建立了基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统的简化控制模型,根据湍流大气的时间功率谱,推导了算法...
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法,32单元变形镜,CCD成像器件等建立了无波前传感自适应光学系统实验平台。实验结果表明,参量选取合适时,系统对畸变波前具有较好的校正能力,但受限于较低的CCD采样频率,仅能校正静态或...
在惯性约束聚变(ICF)领域, 采用自适应光学(AO)技术进行波前...在ICF自适应光学波前控制技术中, 采用了基于哈特曼传感器近场相位测量的控制方法和基于靶室远场的随机并行梯度下降(SPGD)控制方法均能取得良好的校正性能。
本博文主要聚焦于基于自适应光学系统的高分辨率成像技术研究，成功实现了对分辨率板的高分辨率成像模拟。文章首先深入介绍了柯尔莫哥洛夫湍流模拟...同时，文章还对无波前传感的随机并行梯度下降算法进行了简要介绍。
Zernike多项式法生成相位理论推导及图像引导实现原理
11215基于空间特征校正和时间融合的一级视频实例分割李明翰1，2，李帅1，2，李丽达1，张磊1，21香港理工大学、2阿里巴巴集团达摩[email protected]，{csshuaili，cslli，cslzhang}@comp.polyu.edu.hk摘要现代...
Figure 1: Left (illustration): We build a hybrid imaging system consisting of a rolling shutter (RS) sensor and an event sensor.The event sensor encodes motion and intensity change information, which ...
1564外观特征加权聚集分割一运动关注运动特征显著运动区域（b）第（1）款外观特征门控外观特征多模态共同关注自适应特征融合分割运动特征门控运动特征零镜头视频对象分割的运动-外观协同注意学习算法杨舒1，张璐1，...
此外，由于现有技术的全景分割模型依赖于框建议，因此预测的为了克服这些局限性，我们提出了泛光细化网络（PRN），它从基础泛光分割模型中提取掩模，并对其进行联合细化，以产生一致的结果。PRN扩展了Panop
本文由@浅墨_毛星云 出品，首发于知乎专栏，转载请注明出处 ... 本文是【GPU精粹与Shader编程】系列的第七篇文章。文章盘点、提炼和总结了《GPU Gems 3》全书总计28章的核心内容。...同时这篇文章，也是【GPU...
提出了一个双分支网络，即一个以单目深度线索为目标，而另一个利用多视图几何结构，AFNet，它由三个部分组成，即单视图深度模块、多视图深度模块和自适应融合模块。通过使用这样的置信度图来执行逐像素融合，可以...
本节将简要介绍skimage扩展库，重点介绍各个子库的功能，大家可以将其作为一个手册来查询。
点云数据，以完成图像的处理和转化。深度信息，实现三维重建和立体成像。本章侧重介绍本次研究实验过程中初步图像帧的处理和转化。虽然双目相机深度推导过程已经确定，但与此同时有一个更加急切的问题又。...
深度学习（DL）与自动驾驶（AD）的融合标志着该领域的重大飞跃，吸引了学术界和工业界的关注。配备了摄像头和激光雷达的AD系统模拟了类似人类的决策过程。这些系统基本上由三个关键组成部分组成：感知、预测和规划。...
4.1 YOLOv8算法原理在探讨YOLOv8算法的原理时，我们首先需要理解YOLO（You Only Look Once）系列算法的核心理念，即在单次前向传播过程中同时进行目标的定位和分类。这种一步到位的检测方式使得YOLO算法在速度和效率...
推荐文章
- Unity3D 导入资源_unity怎么导入压缩包-程序员宅基地
- jqgrid 服务器端验证,javascript – jqgrid服务器端错误消息/验证处理-程序员宅基地
- 白山头讲PV: 用calibre进行layout之间的比对-程序员宅基地
- java exit方法_Java：如何测试调用System.exit（）的方法？-程序员宅基地
- 如何在金山云上部署高可用Oracle数据库服务_rman target sys/holyp#ssw0rd2024@gdcamspri auxilia-程序员宅基地
- Spring整合Activemq-程序员宅基地
- 语义分割入门的总结-程序员宅基地
- SpringBoot实践（三十五）：JVM信息分析_怎样查看springboot项目的jvm状态-程序员宅基地
- 基于springboot＋vue的戒毒所人员管理系统 毕业设计-附源码251514_戒毒所管理系统-程序员宅基地
- 【LeetCode】面试题57 - II. 和为s的连续正数序列_leet code 和为s的正数序列 java-程序员宅基地