一种基于人工神经网络的低分辨布里渊频率谱解调方法

本发明涉及一种基于人工神经网络的低分辨布里渊频率谱解调方法，包括以下步骤，S1、在模型训练阶段中，调整布里渊光时域传感器的时域和频域采样率，得到低分辨率的布里渊频率谱，并将其作为数据训练集的样本；同时改变待测光纤的外界物理量施加方式，如加热或应变位置和温度或应变幅值，建立不同参数条件下的准连续的温度或应变场分布信息，将其作为数据训练集的标签。本发明突破了时域采样率对空间分辨率的限制，节省了数据存储空间，降低了温度或应变场的计算耗时，提高了物理量分布信息的解调精度。