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結合小波變換和經驗模態(tài)分解的拉曼信號去噪研究

發(fā)布時間:2018-12-21 11:25
【摘要】:在分布式光纖溫度傳感器(DTS)的系統(tǒng)分析中,所探測到的含有溫度信息的后向拉曼散射信號的強度十分微弱,并且所攜帶的噪聲很大,嚴重影響了測溫精度。針對該系統(tǒng)存在的噪聲,提出了將小波變換和經驗模態(tài)分解(EMD)相結合的方法對拉曼信號進行信號處理。實驗結果表明:該方法能夠有效地去除系統(tǒng)中的噪聲,很好地保留了信號的有用部分,系統(tǒng)的信噪比由原來的5.7dB提高到15dB,系統(tǒng)的平均測溫誤差也由原來的2.8℃降到0.5℃,從而得到更加精確的溫度值。
[Abstract]:In the system analysis of distributed optical fiber temperature sensor (DTS), the intensity of Raman scattering signal with temperature information is very weak, and the noise is very large, which seriously affects the precision of temperature measurement. Aiming at the noise existing in the system, a method combining wavelet transform with empirical mode decomposition (EMD) is proposed to process the Raman signal. The experimental results show that the proposed method can effectively remove the noise in the system and preserve the useful part of the signal. The signal-to-noise ratio of the system is improved from the original 5.7dB to 15 dB. The average temperature measurement error of the system is also reduced from 2.8 鈩,

本文編號:2388848

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