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摘要:將未訓練神經網絡深度學習應用到分數傅里葉變換成像,通過將神經網絡和光學模型相結合的方式完成分數傅里葉變換的相位恢復. 數值仿真和光學實驗證明,僅需2 000次迭代,該網絡框架就能完成不同階數的分數傅里葉變換重建,包括強度物體和相位物體. 因此,該網絡框架為分數傅里葉變換的重建提供了新的方法.
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基于未訓練神經網絡的分數傅里葉變換成像
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