Author Affiliations
Abstract
1 College of Electronic and Information Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China
2 State Key Laboratory of Mining Disaster Prevention and Control Co-Founded by Shandong Province and the Ministry of Science and Technology, Qingdao 266590, China
In view of the problem that the sensing characteristics of the multi-mode interferometric fiber sensors cannot be accurately analyzed, an analysis method based on the fast Fourier transform (FFT) and inverse fast Fourier transform (IFFT) is proposed and demonstrated theoretically and experimentally. The suitabilities of the rectangular window function with the narrow main lobe (high spectrum resolution) and low side lobe (high main mode energy leakage) and the Hanning window function with the wide main lobe (low spectrum resolution) and high side lobe (high energy concentration) in this kind of sensor analysis are discussed, respectively. This method can not only realize the sensing performance analysis of the various modes, but also overcome the inconsistency of the different interference wavelength (dip) sensing characteristics in the conventional analysis methods. At the same time, this method is also beneficial to solve the repetitive problem of such sensors.
Window function FFT optical fiber interferometric sensor analysis method Photonic Sensors
2024, 14(1): 240124
红外与激光工程
2023, 52(11): 20230119
Keystone变换(KT)是一种经典的雷达目标距离走动校正工具。针对现有实现方法计算复杂度高、抗噪效能不够理想的问题, 提出基于快速傅里叶变换(FFT)插值的KT实现方法, 先将慢时间回波转换至频域, 再通过频域补零、快速傅里叶逆变换(IFFT)、时域抽取等操作, 计算尺度化回波, 完成KT去耦合。仿真结果表明, 所提方法抗噪效能优于现有几种KT实现方法, 且计算复杂度明显更低。
Keystone变换 FFT插值 时间尺度 频域补零 Keystone Transform (KT) FFT interpolation time-scaling zero padding in frequency domain
吉林大学 电子科学与工程学院 集成光电子学国家重点实验室, 长春 130012
射频信号的监测具有广泛的应用前景, 文章提出了一种基于DSP的微波光子射频信号监测系统。该系统由前端微波光子信号接收部分和后端信号处理部分组成, 射频信号经光学下变频处理得到中频信号, 经过ADC模数转换后在DSP上应用快速傅里叶变换(FFT)算法完成对接收信号的频谱分析。实验测试结果表明, 该系统可以完成对射频信号的监测, 频率测量误差小于0.25MHz, 动态范围为55dB, 灵敏度为-30dBm。此外, 为了进一步验证, 应用天线进行手机信号的接收实现了对手机信号通信频段的实时监测。
微波光子 射频信号监测 DSP DSP microwave photon FFT FFT radio frequency signal monitoring
国防科技大学电子科学学院，湖南 长沙 410073
本文提出了一种一端固定的双站SAR（OS-BiSAR）体制下基于距离补偿的毫米波快速成像算法。在图像重构过程中，该算法通过保留回波模型中的幅度衰减因子来补偿信号传播衰减，并根据目标回波方程特性对接收阵列维执行了卷积操作，最后通过快速傅里叶变换（FFT）以及相干累加等步骤求解出最终目标图像。仿真分析和实验结果表明，与OS-BiSAR体制下基于距离补偿的距离徙动算法（RMA）相比，所提算法不仅可以保证图像重构效率，还能更显著地降低信号沿空间路径的传播损耗对成像质量带来的影响。
毫米波快速成像算法 距离补偿 一端固定的双站SAR 快速傅里叶变换 millimeter-wave fast imaging algorithm range compensation one-stationary bistatic synthetic aperture radar（OS-BiSAR） fast Fourier transform（FFT）
微型光谱仪在采集光谱信号过程中, 光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰, 严重干扰了真实光谱信号的图谱特征, 因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源特征峰滤除, 从而提高光谱信息定量分析的稳健性和准确性。 并且在线检测系统要求尽可能减少人为参数选择对去噪效果的影响, 奇异值分解经常应用于由系统电路引起的噪声去噪, 奇异值降噪阶次的选取对提高信号信噪比十分关键, 但是往往参数选取主要依赖经验调试和实验验证。 因此, 提出了一种基于奇异值重构信号分量频率的光谱信号去噪算法。 该算法首先重构原始光谱信号单个奇异值分量信号, 然后对每个奇异值分量信号作快速傅里叶变换, 得到每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值, 最后按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分, 得到频率差分谱, 研究表明, 差分谱第一个谱峰值在大于设定阈值处所对应的奇异值即为奇异值分解降噪的有效阶次。 结果表明: 对包含多种重金属离子的溶液在线测量的紫外可见光谱信号, 添加不同强度的随机噪声, 并进行去噪处理, 使用信噪比和均方根误差两个性能指标进行对比。 所提算法相较于SG滤波算法和小波变换去噪算法信噪比分别提高了22.05%, 10.88%, 均方根误差分别降低了74.28%, 41.29%。 所提算法完全基于数据驱动, 在处理真实紫外可见光谱信号中不仅抑制了噪声影响, 而且将微型光谱仪的光源特征峰有效滤除, 在紫外可见光谱信号的定量分析中具有较好的应用前景。
奇异值分解 光谱去噪 有效阶次 谱峰 Singular value decomposition Fast Fourier transform Spectral denoising Effective order Spectral peak FFT
齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省科学院激光研究所，山东 济南 250103
为满足风场对风速测量的需求，研制了基于FPGA的激光雷达测风系统高速信号采集处理模块，负责对激光雷达回波信号采集、快速傅里叶变换(FFT)及频谱数据累加平均运算。将采集到的1 024点回波数据通过流模式、块浮点结构FFT运算，分别得到单次频谱数据和1 024次累加平均频谱数据，并利用数据传输模块可靠传输至上位机进行显示与分析。通过搭建工作波长为1 550 nm的连续相干激光雷达测风系统，对信号采集处理模块进行指标测试和累加平均滤波算法验证。测试结果表明：该采集处理模块能够在100 MHz时钟下对回波信号实时采集处理，频谱分辨率达到97.66 kHz，将风速测量精度提升至7.57 cm/s。
激光雷达 高速信号采集与处理 FPGA FFT lidar high-speed signal acquisition and processing FPGA FFT 红外与激光工程
2021, 50(S2): 20210467
1 河北工业大学机械工程学院, 天津 300401
2 华北电力大学能源动力与机械工程学院, 河北 保定 071003
利用差分吸收光谱法(DOAS)可以实现污染气体的在线监测。 为了提高监测精度, 通常利用傅里叶变换滤波法(FFT)处理差分吸收光谱数据, 但是因其频率分辨率的限制, 影响其幅值精度, 导致气体浓度的测量误差较大。 提出了一种将FFT和FT相结合的差分光谱数据处理方法(FFT+FT), 首先对差分吸收光谱数据做FFT变换, 得到其全景谱, 再对峰值点附近的频谱用改进的连续FT进行细化, 提高特征吸收频段的分辨率, 对幅值误差进行补偿, 从而提高气体浓度在线监测的精度。 实验配制了不同浓度的SO2和NO2气体, 当细化倍数为15时, SO2和NO2气体的最大测量误差不超过3.68%和3.17%, 相对于FFT法, 平均误差分别降低了1.82%和1.45%; 相对于传统的多项式拟合法, 平均误差分别降低了14.9%和1.80%; 对恒定浓度的SO2和NO2气体分别进行了多次测量, 验证了FFT+FT方法的稳定性。 分析了细化倍数对测量精度的影响, 当细化倍数小于15时, 浓度测量误差随着细化倍数的增加而降低; 当细化倍数从15增加到20时, 误差反而逐渐变大, 在大于20以后, 误差出现波动, 且都大于细化倍数为15时的测量误差。 由于细化倍数太大, 使谱线过于密集, 找到频谱序列最大值的概率降低了, 因此在有噪声的情况下采用该法进行频谱校正时, 会出现细化倍数加大而测量精度反而降低的现象。 确定了最优细化倍数, 在确保测量精度前提下, 使频谱细化的计算量最小, 满足DOAS法实时在线监测气体浓度的要求。
差分吸收光谱法 频谱细化 连续细化傅里叶变换分析(FFT+FT) Differential optical absorption spectroscopy Spectrum zoom Fast Fourier transformation and fourer transformation 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2116
吉林大学 仪器科学与电气工程学院, 吉林 长春 130026
为模拟人类触觉感知功能, 实现智能触觉, 研制了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的多信息触觉检测系统, 初步实现了对物体表面柔软度、黏性、纹理粗糙度、纹理规律性、热度5种维度信息的检测识别。该触觉检测系统利用凸点型压电薄膜传感器获取物体表面信息, 上位机对采样信号进行数字滤波、特征提取及特征分类, 最终得到物体表面特性信息, 并绘出物体表面特性五感图。其中纹理粗糙度采用主频率识别方法, 利用傅里叶变换(FFT)进行特征提取。实验结果表明, 该系统能够有效区分被测物体表面信息。
触觉智能 聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜 多信息触觉信号检测 五感图 主频率识别 傅里叶变换(FFT) tactile intelligence PVDF piezoelectric film multi-information tactile signal detection five-sense map main frequency recognition FFT
