1.一種基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的光譜重構(gòu)方法，應(yīng)用于計算重構(gòu)光譜儀，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的光譜重構(gòu)方法，其特征在于，所述基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型包括淺層特征提取模塊、下采樣與平鋪模塊、多層感知機、三級小波稠密殘差注意力模塊、上采樣模塊、變分特征融合模塊、雙二次差值模塊；
3.如權(quán)利要求2所述的一種基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的光譜重構(gòu)方法，其特征在于，所述小波稠密殘差注意力模塊包括離散小波變換單元、兩路并行的殘差提取子模塊、離散小波逆變換單元、通道注意力單元，其中，殘差提取子模塊包括三個級聯(lián)的稠密殘差單元、通道拼接單元、空間注意力單元；
4.如權(quán)利要求2所述的一種基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的光譜重構(gòu)方法，其特征在于，所述變分特征融合模塊包括兩路并行的變分特征融合子模塊、空間注意力單元；其中，兩個變分特征融合子模塊均包括分?jǐn)?shù)階變分單元、三個卷積塊以及一個權(quán)重單元，且兩個權(quán)重單元的權(quán)重不同；
5.如權(quán)利要求4所述的一種基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的光譜重構(gòu)方法，其特征在于，分?jǐn)?shù)階變分單元將待處理光譜轉(zhuǎn)換為變分結(jié)果的方法為：
6.如權(quán)利要求1所述的一種基于變分特征融合和小波稠密殘差注意力的光譜重構(gòu)方法，其特征在于，微納可形變結(jié)構(gòu)加載的偏置電壓不同，微納可形變結(jié)構(gòu)的光譜響應(yīng)不同，且光斑圖像的通道數(shù)與偏置電壓的種數(shù)相同。