基于机器学习的频谱包络可设计的光频梳生成方法

一种基于机器学习的频谱包络可设计的光频梳生成方法，通过对采集到的光频梳频谱数据进行插值，从而提取出了更准确的光频梳频谱的峰值包络和谷值包络数据。将峰值包络作为机器学习系统的输入数据集，谷值包络作为机器学习系统的输出数据集，对此机器学习系统进行训练，实现可以由峰值包络预测对应的谷值包络。本发明将机器学习运用到由频谱包络到完整光频梳的重构和对初始光频梳的各项调制参数的确定中。最终通过对初始光频梳进行特定调制并输入到非线性光纤中，利用非线性光纤具有的频谱展宽特性，得到的频谱包络类型不依赖于固定的数学函数模型，而是支持多种形式的包络定义方式，包括基于控制点插值的方式进行定义。