利用改进阈值的平移不变量小波处理FBG传感信号

噪声是影响光纤布拉格光栅(FBG)传感系统精确解调中心波长的一种重要因素。小波变换因 具有良好的时频特性和多分辨率特性而去噪性能较好。本文通过分 析小波传统软、硬阈值去噪方法,发现它们存在影响系统的测量精度缺陷,并且其函数表达 式有难以确定的可调因子。提出一种不含调节因子的改进阈值函数并将这种改进阈值与平 移不变量(TI)小波 去噪法相结合处理FBG传感信号噪声,以提高传统小波去噪法的去噪效果。对FBG模 拟信号与实验信号去噪,结 果表明,采用基于改进阈值的TI小波能处理不同FBG含噪(从5dB到40dB)信号,且获得最 好的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)性能。与传统 软阈值去噪法相比,信噪比平均提高3dB,与参考的改进阈值去噪法相比,信噪比平均提 升2dB,满足提高FBG传感系统测量精度的要求。     

改善FBG含噪信号的小波阈值自寻优方法

光纤布拉格光栅(FBG)传感系统的关键是精确 解调中心波长,噪声是影响解调中心波长的主要因 素。为了消除噪声,获取真实的传感信号,本文研究了非线性去噪 法。非线性去 噪通常的方法采用小波阈值去噪。小波阈值去噪的核心是阈值函数及其阈值的选取。首先, 分析了传 统的阈值函数和阈值选取存在的问题,改进了自寻优阈值选取策略;其次,提出了折中法阈 值函数中系数 a(调节因子)的最优值选取方法。仿真和实验结果表明:随着a的取值不同,会 获得不同的信噪比(SNR),但a在 0.40～0.45范围内分别平均变化的去噪效果较好;与传 统软硬阈值去噪法相比,SNR提高了2～4dB,均方差(MSE)分别平均降低了0.2～0.5 ;与参考的改进阈值去噪法相比,SNR提升了1dB,MSE降低了0.1。本文方法优于文献中提到的阈值函数的去噪效果,处理含噪信号能获得较好 的SNR和MSE性能,而且方法简单。     

基于独立成分分析的拉曼光纤温度传感系统去噪算法研究

针对拉曼光纤温度传感系统中拉曼散射信号被噪声 淹没的问题,利用快速独立成分 分析(ICA)法对单模光纤(SMF)中红外激光产生的拉曼散射信号进行去噪处理,并在拉曼散射 信号前端添加一定幅值和 相位的正弦信号,根据正弦信号处理前后幅值和相位的变化校正拉曼散射信号的幅值和相 位,从而完全 恢复拉曼散射信号。在20km SMF拉曼温度传感仿真系统中,拉曼散 射信号的 信噪比(SNR)由14.90dB提高 到20.99dB,提高了6.09dB。结果表明,本 文方法能有效提高拉曼测温系统 的SNR,是一种针对拉曼光纤温度传感系统有效的去噪算法。     

一种具有偏振保持能力的光纤耦合声光器件

该文报道了一种具有偏振保持能力的光纤耦合声光器件,对声光介质及保偏光纤的偏振特性进行了分析,并对器件设计思路及性能参数进行了介绍。样品器件采用TeO2作为声光介质;PM980光纤作为耦合光纤;在工作波长1 053nm、频率100 MHz下获得插入损耗为2.4dB、通断消光比为50dB、偏振消光比为22.24dB。     

改进小波阈值去噪方法处理FBG传感信号

为了精确获得光纤布拉格光栅(FBG)传感系统的波长漂移,通过分析传统阈值和阈值函数存在的不足,提出改进阈值选取策略,并构建一种新的阈值函数处理FBG信号;小波基和分解尺度的合理选取提升小波去噪性能,本文提出确定小波基和分解尺度的方法;仿真与实验结果表明,与传统软硬阈值方法相比,本文所提方法信噪比(SNR)提升2~4 dB;与本文文献所提方法相比,信噪比提高了1.5 dB。满足精确解调FBG中心波长的需要。     

基于Laplace分布的非下采样小波包脉冲星信号消噪

为了提高脉冲星信号的去噪效果,提出了一种基 于非下采样小波包(NWP)分解的局部Laplace模型消噪方法。 首先对真实脉冲星信号进行NWP分解,统计真实脉冲星信号NWP系数的分布特性, 建立真实脉冲星信号小波包系数的Laplace分布模型;然后在Laplace先验概率分布的基础 上,根据最大后 验概率(MAP)估计准则,利用含噪脉冲星信号的小波包系数对真实脉冲星信号的小波包系数 进行有效估算;最后 对估算出的小波包系数进行NWP重构,得到消噪后的脉冲星信号。采用不同 的脉冲星信号进行实 验分析的结果表明,与经典的基于高斯分布的非下采样小波(NSW)消噪和NWP消噪相比,本文 方法可以 更有效地去除噪声,同时更好地保留信号中的微脉冲等细节信息,在信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、相关系数(CC)和峰值相对误差(REPV)等都 有较好的改善。     

分布式光纤温度应变传感系统性能改进研究

为了降低布里渊后向散射光不稳定的偏振态以及系统噪声对分布式光纤温度应变传感系统测量精度的影响,进一步提高测量温度、应变的精度和系统信噪比,提出在该系统中加入扰偏器,以减小系统误差;同时应用小波去噪的方式降低信号的噪声。选用体积和插入损耗都较小的PolaRITETMⅢPSM-001扰偏器。小波去噪过程选用db5小波,经过离散小波变换函数wavedec对信号进行小波分解,选用thselect函数实现阈值获取,选用waverec函数实现信号小波重构。实验证明扰偏器能使系统误差降低到原来的1/3,小波去噪使系统信噪比从原来的26.6dB提高到38.5dB。     

分布式光纤温度应变传感系统性能改进研究

为了降低布里渊后向散射光不稳定的偏振态以及系统噪声对分布式光纤温度应变传感系统测量精度的影响, 进一步提高测量温度、应变的精度和系统信噪比, 提出在该系统中加入扰偏器, 以减小系统误差; 同时应用小波去噪的方式降低信号的噪声。选用体积和插入损耗都较小的PolaRITETMⅢ PSM-001扰偏器。小波去噪过程选用 db5 小波, 经过离散小波变换函数wavedec对信号进行小波分解, 选用thselect 函数实现阈值获取, 选用waverec函数实现信号小波重构。实验证明扰偏器能使系统误差降低到原来的 1/3, 小波去噪使系统信噪比从原来的26.6dB 提高到 38.5dB。     

保偏光纤模式耦合分析及其相干检测

当保偏光纤存在结构不均匀或者受到外部扰动时,将使其内部传输的一部分偏振光耦合到与其正交的偏振态上去。分析了保偏光纤内偏振光模式耦合的原理,给出了基于白光干涉法的偏振模式耦合检测方法,并用迈克尔逊干涉仪对保偏光纤的偏振模式耦合的耦合强度和耦合点发生的空间位置进行了测试。通过步进电机控制迈克尔逊干涉仪扫描臂的反射镜移动,改变干涉仪两臂之间的光程差,来补偿由于偏振耦合而形成的两偏振光从保偏光纤出射时的光程差,实现了对偏振耦合的测量。为提高检测系统的灵敏度,需提高输出信号的信噪比,对光源发出的光进行高频调制,通过频谱搬移和相干解调,有效地抑制了各种干扰和噪声,使输出信号的峰值信噪比提高了5.1 dB,耦合强度测试最小值也由-57.6 dB提高到-62.7 dB,增强了测试系统检测微弱偏振耦合的能力。     

基于LPFG滤噪和混合放大的长距离FBG传感器系统

设计的基于长周期光纤光栅(LPFG)滤噪和掺Er光纤(EDF)/喇曼混合放大的长距离光纤布拉格光栅(FBG)传感器系统,不但优化了系统的信噪比(SNR),而且使传感距离提高到50 km.该系统以高功率扫描激光器作为传感光源和解调系统,加入的LPFG减小了双向喇曼放大的自发辐射(ASE)噪声和FBG后向反射噪声,同时双环形器的EDF结构利用剩余的泵浦功率产生ASE光和放大传感信号,为后端FBG提供了光源以及提高了后端FBG的SNR.带LPFG的混合放大与EDF/喇漫混合放大相比,实验表明,FBG 1和FBG 2的SNR分别提高了4.40 dB和4.38 dB,而且分布在50 km光纤上的4个FBG均获得了大于15 dB的SNR.     

Enhancement of signal-noise-ratio in a distributed polarization mode coupling detection system

White-light interferometry (WLI) is an efficient method for measurement of strain, twist, temperature, and many other physical parameters in fiber-optic measurement systems. [1-10]. It can provide large dynamic range and high accuracy for absolute measurements of displacement and strain. Meanwhile, it is not sensitive to optical power fluctuation [6]. WLI based on optic sensors are immune to electromagnetic interference, suitable for harsh environments and compat- ible with optical fiber dat…     

Φ-OTDR光纤传感电缆防外破监测数据预处理方法

针对Φ-OTDR光纤传感电缆外破隐患监测原始数据信噪比低的问题,文章介绍了一种空间域去趋势化与时间域改进谱减法去噪的数据预处理方法。提取光功率距离衰减趋势基线,去除原始数据空间域的衰减趋势,消除Φ-OTDR系统光功率因距离衰减对信号幅度造成的影响,然后采用改进谱减法对时域进行去噪。所提方法应用于现场实测的信号进行了检验,分析结果表明:去趋势化和改进谱减法可有效提高外破监测数据的信噪比,且两者具有叠加效果;现场破碎机、挖掘机、打桩机信号预处理后信噪比分别提高了2.25 dB、6.11 dB、4.72 dB。该方法可为外破监测后续的定位与识别、减少误报率提供参考。     

基于小波变换的GPS微弱信号捕获组合算法

针对战场环境下GPS信号易受到敌方压制式干扰而产生严重衰减,提出了一种相干积分、非相干积分和小波降噪相结合的组合算法。该算法先通过相干积分和非相干积分结合的方法提高整体信号强度,避免导航数据位可能发生跳变的特性,然后采用小波降噪技术,克服信号与噪声的频带相互重叠时,滤波效果变差的问题,实现对弱信号的捕获。仿真结果表明,采用20 ms的相干积分时间、5次非相干积分和小波降噪,可以接收比传统方法低5 dB信噪比的微弱GPS信号。这种方法容易实现,预测可靠,具有实际应用价值。     

载波调制法提高保偏光纤偏振耦合检测的信噪比

保偏光纤偏振耦合系统能有效检测保偏光纤中偏振耦合点的空间位置及耦合强度,因而可被广泛地应用于应力、应变、温度和位置的分布式传感中。由于噪声影响,测试系统中的信噪比和耦合强度检测灵敏度会下降。为了改善系统信噪比,提高保偏光纤中弱耦合点的检测能力,将铌酸锂外调制技术应用于白光干涉保偏光纤耦合测试系统。调制后的信号经光电探测器接收,用数字解调算法进行数据处理。实验结果表明:在电机扫描速度为0.75 mm/s,调制频率为9.1 kHz,采样率为140 kHz时,载波调制时信噪比提高了8 dB,解调耗时仅1.12 s。     

ECG denoising and compression using a modified extended Kalman filter structure

This paper presents efficient denoising and lossy compression schemes for electrocardiogram (ECG) signals based on a modified extended Kalman filter (EKF) structure. We have used a previously introduced two-dimensional EKF structure and modified its governing equations to be extended to a 17-dimensional case. The new EKF structure is used not only for denoising, but also for compression, since it provides estimation for each of the new 15 model parameters. Using these specific parameters, the signal is reconstructed with regard to the dynamical equations of the model. The performances of the proposed method are evaluated using standard denoising and compression efficiency measures. For denosing, the SNR improvement criterion is used, while for compression, we have considered the compression ratio (CR), the percentage area difference (PAD), and the weighted diagnostic distortion (WDD) measure. Several Massachusetts Institute of Technology–Beth Israel Deaconess Medical Center (MIT–BIH) ECG databases are used for performance evaluation. Simulation results illustrate that both applications can contribute to and enhance the clinical ECG data denoising and compression performance. For denoising, an average SNR improvement of 10.16 dB was achieved, which is 1.8 dB more than the next benchmark methods such as MABWT or EKF2. For compression, the algorithm was extended to include more than five Gaussian kernels. Results show a typical average CR of 11.37:1 with WDD ≪ 1.73%. Consequently, the proposed framework is suitable for a hybrid system that integrates these algorithmic approaches for clean ECG data storage or transmission scenarios with high output SNRs, high CRs, and low distortions.      

虚拟极化在雷达目标检测的得益研究

为了定量研究虚拟极化在雷达目标检测的得益,在实测数据基础上分别基于参数估计法和搜索法计算极化状态,提出虚拟极化得益有别于极化分集的得益,给出了虚拟极化得益的评估方法。实验结果表明虚拟极化的得益最大为3 dB,虚拟极化的得益与接收双通道SNR的差值的大小成反比例关系:接收双通道的SNR差值为0 dB～6 dB时,虚拟极化得益为1 dB～3 dB;接收双通道SNR差值>6 dB时,虚拟极化得益<1 dB,此时虚拟极化合成没有意义。此外,从时间成本和效果上评估,优选参数估计法计算极化状态。从应用角度上分析,虚拟极化在小SNR目标检测具有潜力,而对于大SNR的目标检测可以增加探测距离。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012 a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

Continuous and Damped Vibration Detection Based on Fiber Diversity Detection Sensor by Rayleigh Backscattering

An optical fiber vibration sensor based on a polarization diversity scheme has been developed to study structural vibration properties under external disturbance. The polarization diversity scheme has improved signal-to-noise ratio (SNR) by over 13 dB with capability of detection frequency of sub-hertz to tens of kilo- hertz. The minimum dynamic strain we have detected is 3 nepsiv, and the SNR of the sensor is >37 dB without any averaging. For the first time, Rayleigh backscattering has been utilized to detect continuous and damped vibration generated by a piezo fiber stretcher and vibrating cantilever with a frequency range of sub-hertz to 16 kHz. We also use this sensor and polarization analyzer to characterize the polarization state change and phase shift of the piezo fiber stretcher in transmission and Rayleigh backscattering up to kilohertz frequency, both results agrees quantitatively.     

一种三阶多项式相位信号去噪的字典学习算法

在加性高斯白噪声的影响下,对于三阶多项式相位信号(CPS),经典的字典学习算法,如K-means Singular Value Decomposition(K-SVD), 递归最小二乘字典学习算法(RLS-DLA)和K-means Singular Value Decomposition Denoising (K-SVDD)得到的学习字典,通过稀疏分解,不能有效去除信号的噪声。为此,该文提出了针对CPS去噪的字典学习算法。该算法首先利用RLS-DLA对的字典进行学习;其次采用非线性最小二乘(NLLS)法修改了该算法对字典更新的部分;最后对训练后的字典通过对信号的稀疏表示得到重构信号。对比其它的字典学习算法,该算法的信噪比(SNR)值明显高于其它算法,而均方误差(MSE)显著低于其它算法,具有明显的降噪效果。实验结果表明,采用该算法得到的字典通过稀疏分解,信号的平均信噪比比K-SVD, RLS-DLS和K-SVDD高出9.55 dB, 13.94 dB和9.76 dB。