Control System Design for Retinal Imaging Adaptive Optics Systems Using Orthonormal Basis Functions
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a solution to control system design issues for membrane mirrors used in retinal imaging adaptive optics systems. Such systems allow for the early diagnosis of eye diseases through high resolution imaging of the retina. Optical defects in the eye, known as aberrations, distort the retinal images, hence reducing their resolution. A retinal imaging adaptive optics system makes use of a deformable mirror whose shape is adjusted in real time to cancel the aberration effects. Due to the unknown and time-varying nature of the aberrations in the eye, the main control problem addressed in this paper is the tracking of an unknown and time-varying shape for the membrane mirror. Since the desired shape of the mirror is unknown and time-varying, it is proposed in this paper to design a multivariable controller that is tuned online to converge to the controller needed to achieve regulation. This is done iteratively, by taking advantage of the Q-parameterization of stabilizing controllers, so that the controller will converge to the ideal controller. Most often, finite impulse response (FIR) filters are used to represent the Q-parameter. It is proposed in this paper to represent the Q-parameter using orthonormal infinite impulse response filter basis functions. Such basis functions yield faster convergence rates during parameter estimation, and a Q-parameter representation that is less sensitive to parameter variations from the desired parameters. This is particularly crucial for the proposed application, where small errors in a typical FIR representation for the Q-parameter can lead to significant performance degradation. Simulation results are presented to illustrate the performance of the proposed adaptive controller design approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».