Saki AOI自动光检测培训教程，公司内部Saki AOI培训文档，通俗易懂。

分析比较了光纤布拉格光栅(FBG)传感解调系统的6种寻峰算法:蒙特卡罗(Monte Carlo)算法、直接比较法、二次插值数值微分法、一般多项式拟合法、多项式-高斯公式拟合法和高斯公式非线性曲线拟合法。通过分析算法理论误差,结合算法仿真和实验研究,给出了算法误差及相关影响因素。研究发现输入信号的信噪比与寻峰算法的算法误差呈线性关系,相同条件下,高斯公式非线性曲线拟合法获得的精度最高。在光纤布拉格光栅传感实验系统中,对于信噪比为40 dB的输入信号,算法的寻峰精度可达到0.44 pm。结果表明,算法输入信噪比是影响寻峰算法中算法误差的决定因素,寻峰算法中的最佳算法为高斯公式非线性曲线拟合法。

Speos 光学模拟软体与光学原理简介.pdf

为了提高光纤光栅传感系统的容量和解调精度，研究了多通道光纤光栅传感系统的相关解调技术，提出了一种应用于多通道光纤布拉格光栅(FBG)传感系统解调的算法。结合仿真和实验，给出了该算法对光纤光栅反射峰的解调效果，分析了算法的精度。研究发现，整个系统可实现32路光栅复用，能在1525～1585 nm的波长范围内进行解调，算法的解调精度可达2 pm，分辨率为0.1 pm。该算法有效地降低了一般寻峰算法中输入信噪比(SNR)对系统解调精度的影响，系统的测量精度、测量范围、可靠性都得到改善，能够很好地应用于实际工程。

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微粒的光散射、吸收和发射_Mishchenko_2002小粒子对电磁辐射的散射Michael I. Mishchenko, Larry D. Travis, Andrew A. Lacis: Scattering, Absorption, and Emission of Light by Small Particles; 2002, XV + 445 p., 168 figures; hard-cover GBP 65.00; Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, ISBN 0-521-78252-X.

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非线性光学，挺好的。

手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。

以随机相位屏构造光束波前畸变模型，运用不同阶数的Zernike多项式对其进行拟合。通过对比分析原始波前及拟合波前的功率谱密度，明确了波面拟合过程中Zernike 多项式对波前中高频成分拟合存在的不足，进而提出了基于Zernike多项式的分块拟合方式加以改进。研究结果表明：在常规的拟合方式下，随着拟合阶数的增加，能准确反映的波前相位空间频率逐渐向高频范围扩展，但其扩展幅度并不大；此外，即使采用较高的拟合阶数，Zernike多项式也难以准确反映波前空间频率中的高频成分；而采用分块拟合方式后，Zernike多项式的拟合效果明显提升，并能有效反映畸变波前空间频率中的高频成分；在提高波面拟合精度上，增加分块数的效果明显优于增加Zernike多项式拟合阶数；对于分块拟合方式，当分块数一定时，增大子区域拟合所使用的Zernike阶数的拟合效果明显优于增大整体拟合所使用的Zernike阶数。