【摘 要】
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根据瞳面相位差波前传感器的特点，提出把模式分解和随机并行梯度下降算法结合起来实现波前相位的恢复。以32单元变形镜的初始面形和Roddier提出的相位生成方法随机产生的一帧
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根据瞳面相位差波前传感器的特点，提出把模式分解和随机并行梯度下降算法结合起来实现波前相位的恢复。以32单元变形镜的初始面形和Roddier提出的相位生成方法随机产生的一帧相屏为研究对象，分析所提出的相位恢复算法的性能。结果表明，两种情况下的畸变波前都得到了很好的恢复。当像差仅含有低阶成分时，使用模式分解法就可获得令人满意的效果。高阶成分较多时，各阶之间的耦合使得模式分解法的误差增大。采用模式分解法得到初始解，在初始解的基础上继续采用随机并行优化算法进行优化，可以得到精确解。对噪声情况下的相位恢复结果表明，
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