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基于远场信息和卷积神经网络的波前重构方法 本文探讨了一种基于远场信息和卷积神经网络的波前重构方法。该方法使用卷积神经网络（CNN）代替传统的波前传感器，以实现快速实时的波前重构。该方法可以应用于自适应光学系统中的闭环校正，实现快速实时的波前补偿。 知识点一：卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分类等领域。CNN 由多层神经网络组成，每层神经网络都可以学习到图像的特征。CNN 的优点是可以自动学习图像特征，无需手动设计特征提取算法。 知识点二：波前重构 波前重构是指从远场图像中提取波前信息的过程。波前信息是指波前面的相位信息，包括波前面的形状、倾角、曲率等信息。波前重构是自适应光学系统中的关键技术，能够实现快速实时的波前补偿。 知识点三：远场信息 远场信息是指远场图像中的信息，包括远场强度、远场相位信息等。远场信息可以用来提取波前信息，实现波前重构。 知识点四：泽尼克像差系数 泽尼克像差系数是一种用于描述波前面的泽尼克像差的系数。泽尼克像差系数可以用来描述波前面的形状、倾角、曲率等信息。 知识点五：自适应光学 自适应光学是一种使用实时波前补偿技术来实时调整光学系统的技术。自适应光学系统可以实时地监测波前信息，并根据波前信息对光学系统进行调整，实现高速、高速、实时的波前补偿。 知识点六：深度学习 深度学习是一种基于机器学习的技术，使用神经网络来学习和认识图像特征。深度学习可以应用于图像识别、目标检测、图像分类等领域。 知识点七：卷积神经网络在波前重构中的应用 卷积神经网络可以应用于波前重构中，使用卷积神经网络可以快速实时地提取波前信息，并且可以实现高速、实时的波前补偿。卷积神经网络可以学习远场图像中的特征，并将其映射到波前信息中。 知识点八：泽尼克模式 泽尼克模式是一种用于描述波前面的泽尼克像差的模式。泽尼克模式可以用来描述波前面的形状、倾角、曲率等信息。 知识点九：远场光斑 远场光斑是指远场图像中的光斑信息。远场光斑可以用来提取波前信息，实现波前重构。 知识点十：波前补偿 波前补偿是指实时调整光学系统以补偿波前面的畸变的过程。波前补偿可以应用于自适应光学系统中，实现高速、实时的波前补偿。