一种基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统技术方案

本公开的基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统，包括：光纤光栅光谱获取模块、光谱分解模块、阈值处理模块、重构器和寻峰算法模块；光纤光栅光谱获取模块用于采集光纤光栅光谱信号；光谱分解模块用于利用小波分解算法将所述光纤光栅光谱信号分解为多个局部特征信号；阈值处理模块用于利用小波硬阈值去噪方法对局部特征信号的噪声进行滤波；重构器用于重构经过滤波后的局部特征信号为去噪后的光纤光栅光谱信号；寻峰算法模块用于利用质心法对去噪后的光纤光栅光谱信号进行寻峰得到光纤光栅光谱信号调制结果。能够解决光谱噪声限制光纤光栅类传感器精度的技术问题，提高光纤光栅类传感器的精度。栅类传感器的精度。栅类传感器的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统


[0001]本专利技术属于光纤光栅
，特别涉及一种基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统。

技术介绍

[0002]随着光纤光栅类传感器在结构健康监测、周界安防等领域的应用，光纤光栅光谱解调技术得到的快速发展。由于其重量轻、体积小、成本低和免疫电磁干扰的特点，光纤光栅类传感器正在吸引越来越多的关注。光纤光栅类传感器是通过对光纤光栅光谱的峰值进行追踪来进行解调的。高精度传感技术是的一个重要发展方向，在水声探测、地球物理测量等领域都有广泛的应用需求，为了提高光纤光栅类传感器的精度目前已经有遗传算法和蚁群算法应用于光纤光栅光谱的寻峰，通过建立相应的目标函数，根据实验结果选择合适的参数组合，提高了寻峰算法的精度。但是以上光纤光栅类传感器寻峰算法的精度主要受限于光纤光栅光谱噪声，光纤光栅光谱噪声包括激光强度噪声、激光频率噪声、散弹噪声和环境中的随机扰动。
[0003]现有技术中，采用复杂的遗传算法、蚁群算法用于实现对光纤光栅光谱寻峰，可以提高光纤光栅传感器的精度，但是依旧受光纤光栅光谱噪声的影响。
[0004]针对光谱噪声限制光纤光栅类传感器精度的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术克服了现有技术的不足之一，提供了一种基于小波的光纤光栅光谱信号调制系统，能够解决光谱噪声限制光纤光栅类传感器精度的技术问题，提高光纤光栅类传感器的精度。
[0006]根据本公开的一方面，本公开提出了一种基于小波的光纤光栅光谱信号调制系统，所述系统包括：光纤光栅光谱获取模块、光谱分解模块、阈值处理模块、重构器和寻峰算法模块；
[0007]其中，所述光纤光栅光谱获取模块，用于采集光纤光栅光谱信号；
[0008]所述光谱分解模块，用于利用小波分解算法将所述光纤光栅光谱信号分解为多个局部特征信号；
[0009]所述阈值处理模块，用于利用小波硬阈值去噪方法对所述局部特征信号的噪声进行滤波；
[0010]所述重构器，用于重构经过滤波后的局部特征信号为去噪后的光纤光栅光谱信号；
[0011]所述寻峰算法模块，用于利用质心法对去噪后的光纤光栅光谱信号进行寻峰，得到所述光纤光栅光谱信号调制结果。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述小波分解算法为：
[0013][0014]其中，t为时间，x(t)为光纤光栅光谱信号，c
i
(t)为局部特征信号，r(t)为残余量。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述光纤光栅光谱信号经小波分解算法分解后还输出一组与局部特征信号对应的小波分解系数w
j
，j为正整数。
[0016]在一种可能的实现方式中，所述利用小波硬阈值去噪方法对所述局部特征信号的噪声进行滤波，包括：
[0017]如果小波分解系数w
j
小于预设阈值α，则去除小波分解系数w
j
所对应的局部特征信号，否则，保留小波分解系数w
j
所对应的局部特征信号。
[0018]在一种可能的实现方式中，利用小波硬阈值去噪方法对所述局部特征信号的噪声进行滤波后，得到小波估计系数w
k
，
[0019][0020]其中，w
k
为小波估计系数，α为信号阈值。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述质心法为：
[0022][0023]其中，λc为噪声处理后的光纤光栅光谱的峰值位置，λ
i
为噪声处理后的光纤光栅光谱第i个数据点的位置，y
i
为第i个数据点的噪声处理后的光纤光栅光谱幅度。
[0024]本公开的基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统，包括：光纤光栅光谱获取模块、光谱分解模块、阈值处理模块、重构器和寻峰算法模块；光纤光栅光谱获取模块用于采集光纤光栅光谱信号；光谱分解模块用于利用小波分解算法将所述光纤光栅光谱信号分解为多个局部特征信号；阈值处理模块用于利用小波硬阈值去噪方法对局部特征信号的噪声进行滤波；重构器用于重构经过滤波后的局部特征信号为去噪后的光纤光栅光谱信号；寻峰算法模块用于利用质心法对去噪后的光纤光栅光谱信号进行寻峰得到光纤光栅光谱信号调制结果。能够解决光谱噪声限制光纤光栅类传感器精度的技术问题，提高光纤光栅类传感器的精度。
附图说明
[0025]附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分。其中，表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，但并不构成对本申请技术方案的限制。
[0026]图1示出了根据本公开一实施例的基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统框图。
具体实施方式
[0027]以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申
请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。
[0028]另外，附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0029]图1示出了根据本公开一实施例的基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统框图。光纤光栅传感器输出的光纤光栅光谱信号的信号调制(解调)主要式是通过对光纤光栅光谱信号进行寻峰来实现的。
[0030]如图1所示，该调制系统可以包括：光纤光栅光谱获取模块1、光谱分解模块2、阈值处理模块3、重构器4和寻峰算法模块5。其中，光纤光栅光谱获取模块1的输出端与光谱分解模块2的输入端相连，光谱分解模块2的输出端与阈值处理模块3的输入端相连，阈值处理模块3的输出端与重构器4的输入端相连，重构器4的输出端与寻峰算法模块的输入端相连。
[0031]光纤光栅光谱获取模块1用于获取光纤光栅光谱信号。
[0032]光谱分解模块，用于利用小波分解算法将光纤光栅光谱信号分解为多个局部特征信号。
[0033]其中，小波分解算法可以为：
[0034]其中，t为时间，x(t)为光纤光栅光谱信号，c
i
(t)为局部特征信号，r(t)为残余量。
[0035]光纤光栅光谱信号经小波分解算法分解后还输出一组与局部特征信号对应的小波分解系数w
j
，j为正整数。例如，利用小波分解算法对光纤光栅光谱信号进行上述小波分解后可以得到一系列从高频到低频、带宽不等的局部特征信号和一组小波分解系数w
j
，这些局部特征信号频率成分和带宽是随信号的变化而变化的，这些局部特征信号经过阈值处理模块3的硬阈值去噪处理进行降噪。其中，小波分解算法可以为自适应分解算法，当小波分解算法为自适应分解算法时，输出的局部特征信号的数量不定。这仅仅是一个示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于小波分解的光纤光栅光谱信号调制系统，其特征在于，所述系统包括：光纤光栅光谱获取模块、光谱分解模块、阈值处理模块、重构器和寻峰算法模块；其中，所述光纤光栅光谱获取模块，用于采集光纤光栅光谱信号；所述光谱分解模块，用于利用小波分解算法将所述光纤光栅光谱信号分解为多个局部特征信号；所述阈值处理模块，用于利用小波硬阈值去噪方法对所述局部特征信号的噪声进行滤波；所述重构器，用于重构经过滤波后的局部特征信号为去噪后的光纤光栅光谱信号；所述寻峰算法模块，用于利用质心法对去噪后的光纤光栅光谱信号进行寻峰，得到所述光纤光栅光谱信号调制结果。2.根据权利要求1所述的光纤光栅光谱信号调制系统，其特征在于，所述小波分解算法为：其中，t为时间，x(t)为光纤光栅光谱信号，c
i
(t)为局部特征信号，r(t)为残余量。3.根据权利要求2所述的光纤光栅光谱信号调制系统，其特征在于，所述光纤光栅光谱信号经小波分解算法分解后还输出一组与局部特征信号对应的小波分解系数w
j...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘佩德，杨立杰，郑义，胡志臣，张晓，许崴稚，王雪岩，
申请(专利权)人：北京航天测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：