【摘 要】
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基于传统Gerchberg-Saxton(GS)算法和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出了一种利用液晶空间光调制器(LC-SLM)产生涡旋光束的方法.利用该GS-CNN方法,产生了具有不同拓扑电荷数的贝塞尔光束,进一步分析了所产生的涡旋光束的均方根误差(root mean squared error,RMSE)和衍射效率(diffraction efficiency),并与传统GS算法得到的结果进行了比较.结果表明,采用所提出的GS-CNN方法能够产生高
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,北京100083;中央民族大学理学院,北京100081;深圳市麓邦技术有限公司,广东深圳518055
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基于传统Gerchberg-Saxton(GS)算法和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出了一种利用液晶空间光调制器(LC-SLM)产生涡旋光束的方法.利用该GS-CNN方法,产生了具有不同拓扑电荷数的贝塞尔光束,进一步分析了所产生的涡旋光束的均方根误差(root mean squared error,RMSE)和衍射效率(diffraction efficiency),并与传统GS算法得到的结果进行了比较.结果表明,采用所提出的GS-CNN方法能够产生高质量的涡旋光束,相较于传统的GS算法,所产生的涡旋光束的光强与目标光强的差异更小,并且更多输入光场能量被衍射出来.
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