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Hyperspectral compressive wavefront sensing

高功率激光科学与工程:英文版 2023年第3期11卷 1-7页

作者： Sunny Howard Jannik Esslinger robin hwwang Peter Norreys Andreas Döpp Department of Physics Clarendon LaboratoryUniversity of OxfordOxfordUK Centre for Advanced Laser Applications Ludwig-Maximilians-Universität MünchenGarchingGermany John Adams Institute for Accelerator Science OxfordUK

Presented is a novel way to combine snapshot compressive imaging and lateral shearing interferometry in order to capture the spatio-spectral phase of an ultrashort laser pulse in a single shot.A deep unrolling algorithm is utilized for snapshot compressive imaging reconstruction due to its parameter efficiency and superior speed relative to other methods,potentially allowing for online *** algorithm’s regularization term is represented using a neural network with 3D convolutional layers to exploit the spatio-spectral correlations that exist in laser *** sensing is not typically applied to modulated signals,but we demonstrate its success ***,we train a neural network to predict the wavefronts from a lateral shearing interferogram in terms of Zernike polynomials,which again increases the speed of our technique without sacrificing *** method is supported with simulation-based *** applied to the example of lateral shearing interferometry,the methods presented here are generally applicable to a wide range of signals,including Shack-Hartmann-type *** results may be of interest beyond the context of laser wavefront characterization,including within quantitative phase imaging.

关键词： artificial neural networks compressed sensing high-power laser characterization wavefront measurement

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