基于未訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分?jǐn)?shù)傅里葉變換成像

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摘要：將未訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到分?jǐn)?shù)傅里葉變換成像，通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和光學(xué)模型相結(jié)合的方式完成分?jǐn)?shù)傅里葉變換的相位恢復(fù). 數(shù)值仿真和光學(xué)實驗證明，僅需2 000次迭代，該網(wǎng)絡(luò)框架就能完成不同階數(shù)的分?jǐn)?shù)傅里葉變換重建，包括強度物體和相位物體. 因此，該網(wǎng)絡(luò)框架為分?jǐn)?shù)傅里葉變換的重建提供了新的方法.

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