基于卷积神经网络的超短脉冲宽度预测方法技术

本发明专利技术提供了一种超短激光脉冲宽度预测方法及其预测系统，所述方法基于卷积神经网络。本发明专利技术通过在采集超快激光脉冲的脉冲延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据(trace)并反演得到脉冲的宽度和相位信息，构建训练集建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络模型训练，使用这种方案可以提高对脉冲信息获取的效率，并在模型构建完成后，降低超快激光脉冲时域信息获取的技术难度。

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络的超短脉冲宽度预测方法
本专利技术属于超快激光
，具体涉及一种基于卷积神经网络的超短激光脉冲宽度预测方法及其预测系统。
技术介绍
超短激光脉冲产生技术自专利技术以来，引起了人们极大的兴趣及重视。具有飞秒(fs)量级时间尺度的超短脉冲激光、其宽的覆盖光谱，以及高峰值功率，使得超短激光脉冲在众多科研领域和工业领域如时间分辨光谱学、频谱测量、阿秒科学、光显微成像、强场物理、生物光子学、飞秒加工制作等领域有重要意义。超短激光脉冲宽度的时间尺度是在飞秒(fs)量级，，对于小于100飞秒甚至更短飞秒激光脉冲来说，由于飞秒时间量级已经超出了电子响应速度的极限，因此不可能用电子仪器直接测量飞秒脉冲的时域特性，需要新技术以确定其时域形状和相位信息，飞秒激光脉冲的特性主要是强度和相位随时间的变化规律，在超快激光技术飞速发展的几十年，已经有多种测量小于100飞秒激光脉冲的测量设备如自相关法、自参考光谱干涉(WIZZLER)、频率分辨光学开关法(FROG)以及自参考光谱相干电场重建法(SPIDER)。但能够准测量到小于10飞秒激光脉冲的设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超短激光脉冲宽度预测方法，其特征在于，所述方法基于卷积神经网络，所述方法包括以下步骤：/n(1)通过频率分辨光学开关法脉宽测量仪测量待测脉冲的延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据，对实验数据进行反演得到被测脉冲的形状、宽度和相位，获得实验数据；利用方程计算得到频率分辨光学开关法延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据，及脉冲的宽度和相位信息作为理论数据；上述实验数据和理论数据作为训练数据；/n(2)建立卷积神经网络模型，设置模型参数；/n(3)将步骤(1)所得训练数据输入卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练，优化卷积神经网络模型；和/n(4)将待测脉冲通过频率分辨光学开关法脉宽测量仪测量脉冲的...

【技术特征摘要】
1.一种超短激光脉冲宽度预测方法，其特征在于，所述方法基于卷积神经网络，所述方法包括以下步骤：
(1)通过频率分辨光学开关法脉宽测量仪测量待测脉冲的延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据，对实验数据进行反演得到被测脉冲的形状、宽度和相位，获得实验数据；利用方程计算得到频率分辨光学开关法延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据，及脉冲的宽度和相位信息作为理论数据；上述实验数据和理论数据作为训练数据；
(2)建立卷积神经网络模型，设置模型参数；
(3)将步骤(1)所得训练数据输入卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练，优化卷积神经网络模型；和
(4)将待测脉冲通过频率分辨光学开关法脉宽测量仪测量脉冲的延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据，导入到步骤(3)得到的卷积神经网络模型中，预测脉冲的宽度和相位信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)包括以下步骤：
(A)利用方程推导得到非线性三波混频和四波混频理论过程，计算得到频率分辨光学开关法延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据，以及脉冲的时域和相位信息；
(B)根据待测激光中心波长，改变入射脉冲初始参数进行理论数据生成；
(C)改变超短激光脉冲初始参数，进行测量实验，通过FROG测量反演计算脉冲的宽度信息和相位信息，获得多组实验数据；和
(D)将步骤(A)获得的理论数据和步骤(C)获得的实验数据作为训练数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(A)中，所述频率分辨光学开关法延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据选自以下一种或多种：超短脉冲倍频频率分辨光学开关法、自衍射频率分辨光学开关法、偏振频率分辨光学开关法、瞬态光栅频率分辨光学开关法、三倍频频率分辨光学开关法；和/或
步骤(B)中，所述待测激光中心波长为200nm～5000nm。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，步骤(C)包括以下步骤：
(I)将待测超短激光脉冲导入FROG脉冲相位测量装置；
(II)在F...

【专利技术属性】
技术研发人员：许思源，赵昆，朱孝先，李远锋，朱江峰，张大成，魏志义，
申请(专利权)人：中国科学院物理研究所，西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11