【摘 要】
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为了提高布里渊光时域分析(BOTDA)传感系统的测量信噪比(SNR),提出了一种基于局部均值分解的降噪算法。首先,自适应地将BOTDA传感系统采集的信号分解为具有真实物理意义的乘积函数(PF)分量。然后,通过计算信号能量在空间各尺度上的分布情况,重构含有信号能量的PF分量,得到降噪后的信号。为了进一步提高算法的降噪性能,引入切比雪夫数字带通滤波器,将分解的PF分量在频域内进行滤波并重构。实验结果表明,相比原始信号,用本算法降噪后的信号SNR至少提升了10 dB,为传感系统提供了一种简单有效的降噪方案。
【机 构】
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太原理工大学新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室,太原理工大学物理与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(62075151,62075153,61875146,61527819),山西省重点研发计划(高新领域)(201903D121177,201803D121064),山西省高等学校科技创新项目(2019L0290),山西省“三晋学者”特聘教授(专家)支持计划(201617)。
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为了提高布里渊光时域分析(BOTDA)传感系统的测量信噪比(SNR),提出了一种基于局部均值分解的降噪算法。首先,自适应地将BOTDA传感系统采集的信号分解为具有真实物理意义的乘积函数(PF)分量。然后,通过计算信号能量在空间各尺度上的分布情况,重构含有信号能量的PF分量,得到降噪后的信号。为了进一步提高算法的降噪性能,引入切比雪夫数字带通滤波器,将分解的PF分量在频域内进行滤波并重构。实验结果表明,相比原始信号,用本算法降噪后的信号SNR至少提升了10 dB,为传感系统提供了一种简单有效的降噪方案。
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