研究目的
评估一种基于深度学习的全息数据存储中多级记录数据解调方法。
研究成果
经过训练的卷积神经网络能准确解调含噪声数据，与传统硬判决方法相比降低了解调误差。
[IEEE 2018数字图像计算：技术与应用会议(DICTA) - 澳大利亚堪培拉 (2018.12.10-2018.12.13)] 2018数字图像计算：技术与应用会议(DICTA) - 全息数据存储中基于卷积神经网络的多级数据解调
DOI：10.1109/DICTA.2018.8615863
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:44:29
摘要：
我们评估了一种基于深度学习的全息数据存储中多级记录数据解调方法。该方法通过卷积神经网络以模式识别方式对再现数据进行解调。该网络在学习解调规则时考虑了会降低再现数据质量的光学噪声。与传统硬判决方法不同，经过训练的网络能准确解调含噪声数据并降低解调错误率。
作者：
Yutaro Katano，Tetsuhiko Muroi，Nobuhiro Kinoshita，Norihiko Ishii
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