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Fontana, Marco (2018) Using Machine Learning to Turn Optical Fiber Specklegram Sensor into a Spatially Resolved Sensing System. [Magistrali biennali]

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Abstract

Fiber Specklegram Sensors (FSSs) are highly sensitive to external perturbations. However, the detection perturbation's position remains as a barely addressed study to date. In this work, a system able to classify perturbations according to the place they have been caused along a multimode optical fiber has been designed. As proof of concept, a multimode optical fiber has been perturbated at different points, and the output specklegrams have been analyzed using machine learning algorithms.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria delle Telecomunicazioni
Scuola di Ingegneria > Ingegneria delle Telecomunicazioni
Uncontrolled Keywords:fiber optics, sensors, polymer, optical, spatial resolution, specklegram, artificial neural networks, deep learing
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/02 Campi elettromagnetici
Codice ID:59669
Relatore:Galtarossa, Andrea
Correlatore:Rodriguez-Cobo, Luis
Data della tesi:17 April 2018
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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