EXTENSIÓN DEL RANGO DINÁMICO DE DETECTORES PIROELÉCTRICOS EN MEDICIONES CON RELACIÓN SEÑAL A RUIDO DESFAVORABLE
Abstract
Presentamos el uso de un filtro basado en redes neuronales destinado a la extensión del rango dinámico de detectores piroeléctricos en la región de bajas energías. Para ello se entrenó un perceptron multicapa, a través del método de aprendizaje backpropagation, tomando como señal teórica la obtenida del modelo eléctrico equivalente. Como experimento numérico se probó el desempeño del algoritmo recuperando señales teóricas sumergidas en ruido blanco calibrado y se lo contrastó contra otros métodos de procesamiento. Asimismo se lo utilizó en mediciones reales en las que se registró la energía de los pulsos de un láser de Nd:YAG atenuados por medio de un par de polarizadores rotados, pudiéndose medir con precisión valores de energía muy bajos.
