Aplicación de las redes neuronales artificiales en redes de difracción de Bragg para la compensación de ganancia no uniforme en amplificadores ópticos.
El presente trabajo es una recopilación del desarrollo y prueba de las redes neuronales artificiales tipo perceptrón multicapa con propagación hacia atrás ( Feed - forward backpropagation ), entrenadas bajo el método de la secante ( one - step secant ), y seleccionadas según el error cuadrático medi...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7977
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/7977
- Palabra clave:
- FBG
Redes neuronales
Enlace óptico
Rejillas de Bragg
Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Redes neurales (Computadores)
Fibras ópticas
Telecomunicaciones
FBG
Neural networks
Optical link
Bragg grilles
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | El presente trabajo es una recopilación del desarrollo y prueba de las redes neuronales artificiales tipo perceptrón multicapa con propagación hacia atrás ( Feed - forward backpropagation ), entrenadas bajo el método de la secante ( one - step secant ), y seleccionadas según el error cuadrático medio, todas creadas utilizando el programa Matlab, para la optimización de las características ( frecuencia central y longitud ) de varias rejillas de difracción de Bragg. Con el propósito de utilizarlas en la compensación de la ganancia no uniforme del amplificador de fibra dopada con Erbio ( EDFA ) de un enlace óptico de ocho portadoras equidistantes ubicadas entre 195 a 196.4 THz, simulado con el programa Optisystem 14. |
|---|