| 基于GWO-VMD-SVD的Φ-OTDR信号降噪方法 |
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| 引用本文： | 尚秋峰,谷元宇.基于GWO-VMD-SVD的Φ-OTDR信号降噪方法[J].半导体光电,2023,44(6):913-918. |
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| 作者姓名： | 尚秋峰 谷元宇 |
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| 作者单位： | 电子与通信工程系;河北省电力物联网技术重点实验室;保定市光纤传感与光通信技术重点实验室, 河北 保定 071003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61775057)；河北省自然科学基金项目(E2019502179).通信作者:谷元宇 E-mail:1315019394@qq.com |
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| 摘 要： | 针对Φ-OTDR系统采集的信号中包含大量随机噪声的问题，提出了一种基于灰狼优化算法的变分模态分解联合奇异值分解的新型降噪方法(GWO-VMD-SVD)。通过灰狼优化算法寻找VMD分解中最优的分解层数K和二次惩罚因子α,抑制了模态混叠现象；引入排列熵判定机制区分有用信号分量和噪声分量；将有用信号分量保留，同时对噪声分量使用SVD分解进行二次降噪，提取其中的有用信号；将两次降噪保留的有用信号进行重构，得到降噪后的信号。实验结果表明，该方法相对于VMD-PE和EEMD-CC,信噪比更高，能更有效地保留信号中的有用信息。
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| 关 键 词： | 分布式光纤传感 变分模态分解 排列熵 奇异值分解 降噪 |
| 收稿时间： | 2023/7/18 0:00:00 |
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