一种半导体激光器低频噪声检测方法技术

本发明专利技术公开了一种半导体激光器低频噪声检测方法，涉及微弱信号检测技术领域，包括：采集原始信号；对原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，计算模态分量与原始信号的相关性，根据相关性区分背景噪声和低频噪声信号主导的模态分量；构造随机共振模型，并通过改进的白鲸优化算法进行优化；将背景噪声主导的模态分量输入到随机共振模型中进行处理，得到处理后的背景噪声模态分量；将背景噪声模态分量、低频噪声信号主导的模态分量与残差进行重构，得到检测出的低频噪声信号。本发明专利技术有效解决了模态混叠，相较于传统线性提取算法，可以有效发挥随机共振模型从噪声向信号转移能量的优势，能够在更强的背景噪声中提取低频噪声。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及微弱信号检测，更具体地说是涉及一种半导体激光器低频噪声检测方法。

技术介绍

1、目前，半导体激光器在投影显示、激光加工、原子钟与量子传感器等领域具有重要的应用，对其可靠性提出了更高要求，需要不断更新和扩展其可靠性分析方法；低频噪声是广泛存在于半导体器件中的物理现象，可以用来研究半导体器件内部微观尺度上发生的载流子波动和陷阱。利用低频噪声测量技术表征半导体激光器可靠性具有快速、无损、无需布设庞大测量装置等优点，能够克服传统破坏性测试方法测量周期长、测量成本高的诸多缺点。

2、但是，传统的微弱信号检测方法(如相关检测法、小波变换等)在抑制噪声时也会抑制同频的有用信号，造成有用信号的丢失。

3、因此，如何提供一种半导体激光器低频噪声检测方法，提取淹没在强背景噪声中半导体激光器的低频噪声信号是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种半导体激光器低频噪声检测方法，基于自适应噪声完备集合经验模态分解(ceemdan)和随机共振模型，对含有低频噪本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，对所述原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，包括：

3.根据权利要求2所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，对I个加入白噪声的原始信号进行经验模态分解，并迭代K次，直至残差单调，包括：

4.根据权利要求1所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，所述计算模态分量与原始信号的相关性，包括：

5.根据权利要求1所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，所述构造随机共振模型，包括：...

【技术特征摘要】

1.一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，对所述原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，包括：

3.根据权利要求2所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法，其特征在于，对i个加入白噪声的原始信号进行经验模态分解，并迭代k次，直至残差单调，包括：

4.根据权利要求1所述的一种半导体激光器低频噪声检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲畅，王宇轩，陈晓娟，张昭华，刘禹盟，王思雨，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：