应用神经网络方法数值重现离轴电子全息像——一种在实空间内高分辨率数值重现电子全息像的新方法  

Numerical Reconstruction of Off-axis Electron Hologram with a Neural Net

作　　者：成春荣[1] 杨波[1] 顾昌鑫[1] 孙毅[1] 

机构地区：[1]复旦大学材料科学系,上海200433

出　　处：《真空科学与技术》2001年第6期426-430,共5页Vacuum Science and Technology

基　　金：上海市科学技术委员会;上海市应用物理研究中心资助项目

摘　　要：以实验测得的带电乳剂微粒产生的微电场的离轴电子全息图为例 ,首次应用神经网络———B P网络方法成功地实现了在实空间对电子全息图的数值重现。同时提出一种新的神经网络训练方法———将含有不同噪声水平的全息图一起训练 ,增强了应用神经网络方法进行电子全息数值重现的抗噪声能力 ,从而提高数值重现的分辨率。A new numerical reconstruction method of electron holograms in real space with a neural net is presented in this paper.The numerical reconstruction of off-axis electron hologram of electric microfields induced by charged latex particles is performed successfully.A new training method of neural net to improve antinoise ability in reconstruction process is also given.

关 键 词：电子全息 数值重现 神经网络 离轴电子全息像 分辨率 

分 类 号：TB877[一般工业技术—摄影技术] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]