Neural network method for combining local and global TFBG spectra parameters for refractive-index measurement
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
100
Lista 2024
| Status: | |
| Autorzy: | Cięszczyk Sławomir, Skorupski Krzysztof, Panas Patryk, Wiśniewski Paweł |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2026 |
| Wersja dokumentu: | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 7 |
| Wolumen/Tom: | 15 |
| Numer artykułu: | 1441 |
| Strony: | 1 - 13 |
| Impact Factor: | 2,6 |
| Web of Science® Times Cited: | 0 |
| Scopus® Cytowania: | 0 |
| Bazy: | Web of Science | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 30 marca 2026 |
| Abstrakty: | angielski |
| Various digital-signal-processing algorithms are used to determine the refractive index based on the spectra of Tilted Fibre Bragg Gratings (TFBGs). Identifying new features of the optical spectrum improves estimations of the refractive index. New or modified demodulation algorithms influence measurement accuracy and resolution. In this study, we used signal-processing methods to determine the local and global features of TFBG spectra containing the so-called cladding mode comb. Based on these features, a demodulation method using artificial neural networks was created. The main novelty of this study is the simultaneous use of both local and global spectral features for refractive-index estimation. Currently, these two types of features are used separately. Here, the neural network is used for feature fusion obtained in the first step, consisting of signal-processing methods. |
