Orbital Angular Momentum Holography Using Neural Network and Camera in the Loop
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Orbital Angular Momentum (OAM), a spatial mode of light, is employed as an information carrier for encryption and multiplexing in optical communication and holography. Conventional methods for designing OAM‐multiplexed holograms exhibit suboptimal reconstruction accuracy as the number of multiplexed channels exceeds the nominal multiplexing capacity. Reconstruction quality further degrades in practical systems due to optical aberrations and imperfections in holographic displays. In this work, two methods are proposed, a Gradient Descent (GD) optimization and a deep learning approach, for designing OAM‐multiplexed phase‐only holograms. Both methods are integrated with a Camera‐In‐The‐Loop (CITL) calibration technique that learns a realistic parameterized propagation model to compensate for system imperfections. The experimental results show that when operating at twice the nominal OAM multiplexing capacity, the proposed GD and neural network methods combined with CITL calibration, reduce cross‐correlation errors in reconstructed images by up to 82% and 58% compared to the conventional method, respectively. These methods enable accurate, high capacity, and real‐time OAM‐multiplexed holography in practical optical systems.
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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 | 0,001 |
| 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 ».