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山东临沂人。2018年毕业于山东科技大学自动化专业获得学士学位，2021届太原理工大学测试计量技术与仪器专业硕士毕业生。硕士期间从事天文背景的课题研究，以深度神经网络为工具进行PSF建模工作。在老师的指导下完成了基于地面光学望远镜的非参数PSF建模和大视场小孔径望远镜的全视场PSF估计等课题，成果均以文章的形式发表，就业方向为图像处理工程师
研究方向：非参数PSF建模
个人经历：2014年9月-2018年6月，山东科技大学，自动化，本科
2018年9月-至今，太原理工大学，测试计量技术及仪器，硕士
科研项目：基于地面光学望远镜的非参数PSF建模
大视场小孔径望远镜的全视场PSF估计
科研成果：Jia P , Wu X , Huang Y , et al. PSF--NET: A Non-parametric Point Spread Function Model for Ground Based Optical Telescopes[J]. 2020.
Jia, Peng , Wu, Xuebo, Yang, Xiaoshan,Huang, Yi, Cai, Bojun, Cai, Dongmei . Astronomical image restoration and point spread function estimation with deep neural networks 2020.
Modelling the Point Spread Function of Wide Field Small Aperture Telescopes With Deep Neural Networks-Applications in Point Spread Function Estimation
答辩报告：
吴学波，太原理工大学智能光学实验室硕士，研究方向：光学望远镜PSF建模。报告内容：PSF可以作为反卷积等技术的先验信息改善观测效果，发挥出望远镜的更大价值。本研究针对大视场小口径望远镜(WFSAT)不同误差来源，将大气湍流对光学系统成像造成的模糊影响和WFSAT本身工作时存在的静态像差分开讨论，然后以数据驱动的方式，利用深度神经网络（DNN）工具研究了一种可以对任意状态和曝光时间PSF的非参数建模。