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在纤维bragg光栅（FBG）传感器网络中，反射光谱的信号分辨率与网络的感应精度相关。审讯器确定信号分辨率限制，并且更粗糙的分辨率导致感应测量的巨大不确定性。此外，来自FBG传感器网络的多峰信号通常被重叠。这增加了分辨率增强任务的复杂性，尤其是当信号具有较低的信噪比（SNR）时。在这里，我们表明，使用U-NET体系结构进行深度学习可以增强信号分辨率，以询问FBG传感器网络而无需修改硬件。信号分辨率有效地增强了100倍，平均根平方误差（RMSE）<2.25 pm。因此，提出的模型允许FBG设置中的现有低分辨率询问器起作用，就好像它包含了更高分辨率的询问器一样。
分辨率增强，用于询问纤维bragg光栅...
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