wavefront sensor neural network:经过训练的神经网络通过测量物体的衍射图来检索物体的振幅和相位 源码
波前传感器神经网络 经过训练的神经网络,通过测量物体的衍射图来检索物体的振幅和相位 出版物: 通过人工神经网络实现实时相位检索和波前感测乔纳森·怀特(Jonathon White),西西·王(Sici Wang),威廉·埃申(Wilhelm Eschen)和扬·罗斯哈特(Jan Rothhardt) 安装 pip install -r requirements.txt 概述/按重要性顺序说明的文件 run_tests.sh 要训练网络,请运行shellscript'run_tests.sh'。 这将调用多个.py文件来创建用于训练的新数据集,向数据集添加人为噪声,然后训练神经网络。 在该文件中指定了用于训练网络的参数,这些参数是训练样本的数量,训练数据的噪声级别的峰值计数以及波前传感器。 noise_test_compareCDI.sh 加载经过训练的网络,并在几个测试样本上进
文件列表
wavefront-sensor-neural-network-master.zip
(预估有个38文件)
wavefront-sensor-neural-network-master
SquareWFtest
CameraNoise
1_1000
Bild_1.png
147KB
main.ui
6KB
.gitignore
186B
noise_test_compareCDI.sh
198B
live_capture
setup.txt
453B
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