一种分数阶涡旋光识别系统及其方法

本发明提出一种分数阶涡旋光识别系统及其方法，通过数据采集模块采集涡旋光在湍流中的光强分布；通过坐标转换模块将光强分布图从极坐标转换为直角坐标；通过图像压缩模块将转换坐标后的光强分布图压缩为一维数列；通过深度学习网络模块采用KANs网络对压缩后的数据进行分类与识别；通过控制与显示模块输出显示识别结果并实时调整参数；本发明将坐标转换，图像压缩和KANs网络相结合，减少数据冗余，实现对拓扑荷与传播路径的高效高精度分类，提升识别系统的计算效率与识别精度，从而实现分数阶涡旋光的快速、高效识别；本发明应用范围广泛，为光学通信、光学测距、光学成像及其他需要光学识别的领域提供了新的技术支持。