基于机器学习的光频梳噪声表征
信号处理
2019-04-29 v1 光学
量子物理
摘要
一种基于贝叶斯滤波框架和期望最大化算法的新型工具被以数值和实验方式证明可用于精确的频率梳噪声表征。该工具在均方误差意义下统计最优，在宽SNR范围内工作，并且相比传统方法提供更准确的噪声估计。
引用
@article{arxiv.1904.11951,
title = {Optical Frequency Comb Noise Characterization Using Machine Learning},
author = {Giovanni Brajato and Lars Lundberg and Victor Torres-Company and Darko Zibar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11951},
year = {2019}
}