【摘 要】
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五维度光存储技术具有存储密度大、成本低、寿命长、非接触式读/写等优点,其应用前景广阔,一经问世就得到了学术界的广泛关注。虽然现有的五维度光存储能够实现基本的数据读写,但是其光路往往需要组合不同厂家生产的分离设备,没有全局的软件高效集成这些独立的设备来完成自动高速的数据读写。为解决五维度光存储存在的高速数据写入问题,提出了下面的方案:首先,在五维度光存储实验样机的基础之上,开发了一套可实时统一控制飞
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五维度光存储技术具有存储密度大、成本低、寿命长、非接触式读/写等优点,其应用前景广阔,一经问世就得到了学术界的广泛关注。虽然现有的五维度光存储能够实现基本的数据读写,但是其光路往往需要组合不同厂家生产的分离设备,没有全局的软件高效集成这些独立的设备来完成自动高速的数据读写。为解决五维度光存储存在的高速数据写入问题,提出了下面的方案:首先,在五维度光存储实验样机的基础之上,开发了一套可实时统一控制飞秒激光器、旋转位移台、多轴移动平台等设备的数据自动快速写入系统,为用户提供了整体设备的管理功能;其次,考虑到系统的数据写入速度受限于激光的单焦点写入方式,因此采用了基于全息图的多焦点并行写入技术,提高了数据的写入速度;再次,由于传统的全息图生成算法存在着迭代时间长、全息图性能差等问题,为此结合卷积神经网络和编码器-解码器的结构,提出了基于深度学习的全息图生成算法,确保生成的全息图具有较高的质量,并显著地提高了全息图的生成效率;最后,为了探索基于深度学习的全息图生成算法的性能,使用不同分辨率和不同数学分布的数据集、有监督和无监督的学习方式来训练不同网络结构的深度学习模型,设计实验对比基于深度学习的算法与Gerchberg-Saxton迭代算法在生成全息图时的表现效果。实验结果表明,与传统的Gerchberg-Saxton算法相比,基于深度学习的全息图生成算法在128×128分辨率图像中的计算时间降低了三十多倍,基于深度学习算法的五维度数据并行写入系统将写入速度由原来的0.1 KB/s提高到10 KB/s。
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