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面向位置敏感器件的反馈堆叠信号滤波

发布时间:2021-11-10 05:48
  为解决位置敏感器件(PSD)提取光斑位置信息的不准确性,克服元器件、信号处理电路等带来的随机噪声干扰,本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的反馈堆叠模型(FsELM)。该模型使用ELM作为基本训练块,以单层预测结果与目标真值的偏差作为依据对输入数据进行更新,并进行循环训练,形成反馈堆叠的结构,从而实现PSD信号有效信息的深度提取。同时设计进行了基于一维PSD的激光三角位移检测实验验证算法的性能,比较了传统滤波算法、经典学习算法、ELM及其变体和本文提出的FsELM方法对数据的处理效果。实验结果表明:FsELM预测精度明显优于其他处理方法,预测结果均方误差可达1.4×10-5,预测精度为0.78%;除ELM等单次训练结构外,FsELM模型的运算速度比其他处理方法更快。该结果证明了FsELM在应对随机噪声干扰的优异性能,以及不确定环境下突出的预测能力。 

【文章来源】:光学精密工程. 2020,28(07)北大核心EICSCD

【文章页数】:9 页

【部分图文】:

面向位置敏感器件的反馈堆叠信号滤波


FsELM反馈训练结构示意图

流程图,学习算法,预测过程,流程图


FsELM学习算法流程图

示意图,剖面,示意图,电极


PSD主要由单表面或双面附有电阻层的一个高阻抗半导体层构成,电阻层两端放置一对电极,用于输出位置信号。电阻层上的光敏区域是一个PN结,通过光电效应产生光电流。图3为PSD的剖面图,在N型高阻硅基底上设有P型电阻层,作为光电转换的活动区域,且两端设有一对输出电极。N型硅基底连接有公共电极。因此,除了表面的P型电阻层外,这与PIN型光电二极管的结构相同。当有光束照射时,PSD上的不同位置就会产生与光强成比例的电荷,该电荷流经电阻层并被输出电极X1和X2收集为光电流,该光电流与入射位置和每个电极之间的距离成反比。假设PSD中点为原点,入射光位置与输出电极的光电流之间的关系式为:

【参考文献】:
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本文编号:3486702

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