作者：吴婧,王鸣 单位：中国光学学会;中国科学院上海光学精密机械研究所 出版：《中国激光》2009年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJJZZ2009050250 DOC编号：DOCJJZZ2009050259 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的光纤法布里珀罗传感器解调解方法，从理论上分忻了该方法的解调原理。从干涉谱中提取特征值，利用干涉谱的特征值和腔长作为训练集，对RBF网络进进行训练，训练好的网络就可以实脱预测腔长的功能。在测量范围为0～2 MPa的法布里-珀罗(F-P)腔MEMS压力传感器进行的解调实验巾，该算法可以辨别0.1 MPa的压力，腔长与压力数据的拟合度为0.98858。仿真计算得出，该方法斛凋出的腔长的相对误差达至0.02%，腔长的最大绝对误差小于0.1μm。实验结果表明，神经网络方法可以达到较高的精度，满足实际需求。

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