【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光声光谱气体传感，尤其涉及一种噪声抑制方法及系统。
技术介绍
1、光声光谱技术是一种基于光声效应来实现待测物质浓度检测的技术。因其具有响应速度快、灵敏度高、选择性强等优点，在环境监测、工业生产、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。气体的光声效应是指用一束频率可调制的单色光或一定带宽波长的光照射光声池内的气体中，气体分子吸收光能由基态跃迁到激发态并立即以释放热能的方式退激，退激过程实质上是分子按照光的调制频率周期性的向外释放的热能，从而导致介质周围产生周期性压力波动，这种压力波被称为光声信号。光声信号被微音器检测出来并转化成电信号，通过分析电信号的强弱即可获得待测气体的浓度信息。
2、由于光声光谱技术的优良特性。近年来，在气体检测领域受到人们广泛关注。然而光声光谱气体检测系统容易受到多方面噪声的影响，从而影响其信噪比和检测灵敏度，降噪效果不理想。
技术实现思路
1、本申请提供了一种噪声抑制方法及系统，以解决目前降噪处理过程中，降噪效果差的技术问题。
2、本申请第一方面提供的噪声抑制方法，包括：向待测气体中发送检测光信号；将检测光信号转换为电信号；对电信号进行二次谐波信号解调；将解调后的电信号输入至麻雀搜索算法中，将解调后的电信号分解为多个模态分量；确定多个模态分量中最优的模态分量个数k和模态分解参数α；对k个模态分量进行一次降噪处理，得到r个目标模态分量；其中，目标模态分量为噪声值小于预设值的模态分量，r小于k；采用小波阈值滤波对重组后的r个目标模态分
3、在一些可行的实现中，并将解调后的电信号分解为多个模态分量，包括：采用变分模态分解算法将解调后的电信号分解为多个不同频率和振幅的模态分量，包括：
4、；
5、其中，为多个模态分量，表示模态分量的振幅，为模态分量的瞬时频率；为检测光信号的采样周期，为迭代次数。
6、在一些可行的实现中，确定多个模态分量中最优的模态分量个数k和模态分解参数α，包括：采用希尔伯特变换、维也纳滤波和频率混合算法对多个模态分量进行约束；
7、；
8、其中，为各模态分量对应的中心频率。为单位脉冲函数。为中心频率的指数函数。j为常数。为约束条件。是检测光信号；是t的偏导数；
9、在约束后的模态分量中引入拉格朗日函数得到模态分量与拉格朗日的关系式：；
10、其中，为拉格朗日因子，为拉格朗日函数，i是模态分量的个数，l为增广函数；采用麻雀搜寻算法确定关系式中最优的模态分量个数k和模态分解参数α。
11、在一些可行的实现中，采用麻雀搜寻算法确定关系式中最优的模态分量个数k和模态分解参数α，包括：采用麻雀搜寻算法，以最小包络熵为适应度值；其中，最小包络熵公式为：
12、；
13、；
14、其中，为进行希尔伯特变换后的模态分量的包络信号，为的归一化形式，为最小包络熵的和，n为模态分量的点数，根据最小包络熵的和，确定最优的模态分量个数k和模态分解参数α。
15、在一些可行的实现中，对k个模态分量进行一次降噪处理，包括：采用方差贡献率对k个模态分量进行一次降噪处理，方差贡献率为：
16、；
17、其中，方差贡献率与噪声值呈反相关。
18、在一些可行的实现中，采用小波阈值滤波对重组后的r个目标模态分量进行二次降噪处理，包括：将r个目标模态分量重组得到第一电信号；其中，第一电信号为电信号经过一次降噪处理后得到的；利用小波阈值滤波中的小波基函数分解第一电信号，得到多个子信号；利用小波阈值滤波中的阈值函数对多个子信号进行二次降噪处理；利用小波基函数对降噪后的子信号重组，得到第二电信号；其中，第二电信号为电信号经过二次降噪处理后得到的。
19、在一些可行的实现中，利用小波阈值滤波中的阈值函数对多个子信号进行二次降噪处理，包括：采用阈值函数中的硬阈值函数对多个子信号进行二次降噪处理，其中，硬阈值函数为：
20、；
21、其中，为阈值，为小波系数。
22、在一些可行的实现中，小波基函数为sym族函数中的sym12，分解层数为8层。
23、本申请第二方面提供的噪声抑制系统，包括：激光器，被配置为向待测气体中发送检测光信号；信号发生器，与激光器相连，被配置为控制激光器的中心波长；光声池，声光池内含有待检测气体；微音器，设置在光声池中，被配置为将检测光信号转换为电信号；锁相放大器，与微音器相连，被配置为对电信号进行二次谐波信号解调；控制器，与锁相放大器相连，被配置为将解调后的电信号输入至麻雀搜索算法中，将解调后的电信号分解为多个模态分量；确定多个模态分量中最优的模态分量个数k和模态分解参数α；对k个模态分量进行一次降噪处理，得到r个目标模态分量；其中，目标模态分量的噪声值小于预设值，r小于k；采用小波阈值滤波对重组后的r个目标模态分量进行二次降噪处理。
24、在一些可行的实现中，还包括：信号发生器包括第一端口、第二端口和第三端口，第一端口被配置为向激光器输出锯齿波的第一信号，第二端口被配置为向激光器输出正弦波的第二信号，第三端口被配置为向锁相放大器输出正弦波的解调参考信号；其中，第一端口的锯齿波的频率为0.5hz，幅值为1v；第二端口的正弦波的频率为2.49khz，幅值为0.6v；第三端口的正弦波的频率为4.98khz，幅值为0.6v，其中，第一信号和第二信号用于控制激光器的中心波长。
25、本申请提供的一种噪声抑制方法及系统，方法包括向待测气体中发送检测光信号；将检测光信号转换为电信号；将电信号进行二次谐波信号解调；将解调后的电信号输入至麻雀搜索算法中，将解调后的电信号分解为多个模态分量；确定多个模态分量中最优的模态分量个数和模态分解参数α；对k个模态分量进行一次降噪处理，得到r个目标模态分量；其中，目标模态分量的噪声值小于预设值，r小于k；采用小波阈值滤波对重组后的r个目标模态分量进行二次降噪处理。该方法能够有效在低信噪比条件下提取有用信号，不需要事先对含噪二次谐波信号进行分析，是一种自适应降噪方法。且该方法不局限于单个系统检测到的二次谐波信号，与二次谐波信号有关的信号降噪都适用，适用范围较广。
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1.一种噪声抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述并将解调后的所述电信号分解为多个模态分量，包括：
3.根据权利要求2所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述确定多个所述模态分量中最优的模态分量个数K和模态分解参数α，包括：
4.根据权利要求3所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述采用麻雀搜寻算法确定所述关系式中最优的模态分量个数K和模态分解参数α，包括：
5.根据权利要求4所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述对K个所述模态分量进行一次降噪处理，包括：
6.根据权利要求5所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述采用小波阈值滤波对重组后的R个所述目标模态分量进行二次降噪处理，包括：
7.根据权利要求6所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述利用所述小波阈值滤波中的阈值函数对多个所述子信号进行二次降噪处理，包括：
8.根据权利要求6所述的噪声抑制方法，其特征在于，
9.一种噪声抑制系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的噪声抑制系统，
...【技术特征摘要】
1.一种噪声抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述并将解调后的所述电信号分解为多个模态分量，包括：
3.根据权利要求2所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述确定多个所述模态分量中最优的模态分量个数k和模态分解参数α，包括：
4.根据权利要求3所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述采用麻雀搜寻算法确定所述关系式中最优的模态分量个数k和模态分解参数α，包括：
5.根据权利要求4所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述对k个...
【专利技术属性】
技术研发人员：张秦端，杜晓萌，李艳芳，张婷婷，魏玉宾，邵景文，陈英奇，
申请(专利权)人：山东省科学院激光研究所，
类型：发明
国别省市：
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