【摘 要】
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针对基于双马赫-曾德尔干涉的分布式光纤扰动传感系统对传感光信号的偏振状态需要进行实时监测以便及时进行偏振控制的问题,本文提出一种基于支持向量机(SVM)的偏振状态快速
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津大学光纤传感研究所,天津300072
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针对基于双马赫-曾德尔干涉的分布式光纤扰动传感系统对传感光信号的偏振状态需要进行实时监测以便及时进行偏振控制的问题,本文提出一种基于支持向量机(SVM)的偏振状态快速判别算法.该方法对采集到的两路干涉信号进行做差处理,得到原始数据.提取原始数据中的过零率与峰值的绝对和作为分类器的输入特征向量,使用Verilog HDL语言编写支持向量机(SVM)分类识别算法,借助现场可编程门阵列(FPGA)的硬件并行结构和流水线技术实现分类器权系数的快速迭代求解.通过提取未知偏振状态信号的特征向量,并将其输入到训练好的支持向量机模型中可以实现高效率的偏振状态识别.实验结果表明:本方法可以快速并准确的实现对系统偏振状态的识别判断,平均识别率达到93.25％,分类模型训练时间在100 ms以内,平均识别响应时间在8 ms以内.
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