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申请/专利权人：中赣通信(集团)有限公司
摘要：本发明涉及芯片性能测试技术领域，具体地说，涉及基于深度机器学习算法的光子互联芯片的性能测试与校准方法。其包括以下步骤：校准光源的输出，计算光源功率随时间变化的均方根误差；考虑光纤与芯片的连接损耗和对准损耗，计算插入损耗和回波损耗；利用光子芯片深度学习分析算法分析芯片的频谱响应和相位响应，计算频谱响应宽度；测量光子互联芯片的输出信号生成眼图，计算信号噪声比和误码率；将光子互联芯片置于可调节温度的环境中，引入材料热膨胀影响计算温度系数，建立光输出功率模型。该方法通过补偿连接损耗和对准误差，以及利用深度学习模型进行传输特性建模，有效提高了芯片测试的精度和可靠性。
主权项：1.基于深度机器学习算法的光子互联芯片的性能测试与校准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设定光源的波长和功率，使用光功率计校准光源的输出，并记录光源的输出功率和波长，计算光源功率随时间变化的均方根误差；S2、将光源光信号输入光子互联芯片，测量芯片输出光功率和反射光功率，同时考虑光纤与芯片的连接损耗和对准损耗，计算插入损耗和回波损耗，分析芯片在传输光信号过程中的效率和反射特性；S3、利用光子芯片深度学习分析算法分析芯片的频谱响应和相位响应，实时生成芯片在不同波长下的传输模型，计算频谱带宽的半高全宽评估芯片的频谱响应宽度，并分析芯片在不同波长下的相位响应；S4、设置不同的输入信号条件，测量光子互联芯片的输出信号生成眼图，并进行频率扫描以获取芯片的频率响应特性，并计算信号噪声比和误码率，评估光子互联芯片的信号和数据传输质量；S5、将光子互联芯片置于可调节温度的环境中，实时采集温度数据，引入材料热膨胀影响因素计算温度系数，并建立输出功率与温度变化和波长变化的光输出功率模型，分析芯片在不同温度条件下的光输出功率变化。
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百度查询： 中赣通信(集团)有限公司 基于深度机器学习算法的光子互联芯片的性能测试与校准方法
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