强激光与粒子束
2024, 36(4): 043020
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043013
1 重庆邮电大学工业物联网与网络化教育部重点实验室,重庆 400065
2 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
针对脉搏波信号采集过程中存在噪声的问题,提出了基于改进互补集成经验模态分解的脉搏波去噪算法。利用光纤布拉格光栅传感器获取脉搏波信号,首先在互补集成经验模态分解算法中加入高斯白噪声,然后利用粒子群算法优化高斯白噪声幅值,以此来消除互补集成经验模态算法分解产生的模态混叠现象,并联合小波阈值函数对其处理后的脉搏波信号进行重构。实验结果表明,所提算法能够有效降低脉搏波信号中的噪声干扰,在信噪比、均方误差两个指标上均优于对比算法,为提取脉搏波的时域特征奠定了基础。
光纤布拉格光栅 脉搏波 信号去噪 互补集成经验模态分解 粒子群优化算法 小波阈值
1 西南科技大学信息工程学院,四川 绵阳 621010
2 西南科大四川天府新区创新研究院,四川 成都 610299
3 中国工程物理研究院化工材料研究所,四川 绵阳 621900
太赫兹光谱可表征晶体分子间弱相互作用,太赫兹光谱的非谐性机理为晶体宏观性质认知提供了微观基础。以2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪(ANPZ)为对象,研究了温度作用下太赫兹光谱非谐性机理。通过光谱测量,获得ANPZ不同吸收峰的温度诱导非谐特性。通过密度泛函理论,对吸收的振动特性进行指认。对振动特性的分解结果表明:特定分子间氢键的软化是太赫兹光谱强非谐性的原因。进一步,基于声子和准简谐近似计算了ANPZ原子随温度的位移特性,并对上述分析结论进行了验证。研究表明:太赫兹光谱技术结合相关方法,可以深入分析温度作用下晶体内分子间氢键的响应规律,可为晶体宏观性质的认识提供科学分析手段。
光谱学 非谐性 模态分解 分子间氢键 温度 激光与光电子学进展
2024, 61(5): 0530001
Author Affiliations
Abstract
1 School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China
2 Wuhan National Laboratory for Optoelectronics (WNLO) and National Engineering Laboratory for Next Generation Internet Access System, School of Optical and Electronic Information, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
In this paper, we present a fast mode decomposition method for few-mode fibers, utilizing a lightweight neural network called MobileNetV3-Light. This method can quickly and accurately predict the amplitude and phase information of different modes, enabling us to fully characterize the optical field without the need for expensive experimental equipment. We train the MobileNetV3-Light using simulated near-field optical field maps, and evaluate its performance using both simulated and reconstructed near-field optical field maps. To validate the effectiveness of this method, we conduct mode decomposition experiments on a few-mode fiber supporting six linear polarization (LP) modes (LP01, LP11e, LP11o, LP21e, LP21o, LP02). The results demonstrate a remarkable average correlation of 0.9995 between our simulated and reconstructed near-field light-field maps. And the mode decomposition speed is about 6 ms per frame, indicating its powerful real-time processing capability. In addition, the proposed network model is compact, with a size of only 6.5 MB, making it well suited for deployment on portable mobile devices.
deep learning lightweight neural network few-mode fiber mode decomposition Chinese Optics Letters
2024, 22(2): 020604
为了实现低成本微惯性测量单元(MIMU)的自对准功能、提高自对准精度, 提出了一种基于级联卡尔曼滤波(KCF)的动基座GPS单天线辅助MIMU自对准方法。首先, 对GPS单天线测得的速度矢量随机误差进行了总平均经验模态分解(MEEMD), 信号重构后使用卡尔曼滤波对其降噪解算得到航向角测量; 其次,以基座姿态角和陀螺常值漂移为状态量建立了系统的状态方程, 并融合加速度计和GPS单天线测量信息, 建立了系统的观测方程; 然后, 使用自适应无迹卡尔曼滤波进行信息融合, 实现了基座姿态角的最优估计。经仿真验证对比, 所提算法有效提高了自对准精度。仿真结果验证了所提算法在GPS单天线辅助MIMU自对准中的优越性。
微惯性测量单元 初始对准 总平均经验模态分解 自适应级联卡尔曼滤波 Micro Inertial Measurement Unit (MIMU) initial alignment Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition (ME Adaptive Kalman Cascade Filtering (AKCF)
1 南京城市职业学院智能工程学院,江苏南京 211200
2 南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室
3 南京信息工程大学 江苏省气象传感网技术工程中心,江苏南京 210044
针对气体泄漏声波信号降噪的问题,提出一种集合小波包分析(WPA)与变分模态分解(VMD)相结合的降噪方法。通过小波包变换对信号的噪声进行预处理;利用 VMD对去除噪声的信号进行分解,得到所有的本征模函数(IMF)分量,并根据相关系数准则判断有效 IMF;最后提取有效成分并进行信号重构。对本文方法进行验证,结果表明,本文方法能够有效剔除气体泄漏信号中包含的各种噪声,降噪后信噪比为 15.485 1,均方根误差为 0.028,为后续信号分析减少了干扰,也为气体泄漏声波信号的特征提取与分析提供了新的思路。
降噪 气体泄漏 小波包分析 变分模态分解 预处理 noise reduction gas leakage wavelet packet analysis Variational Mode Decomposition pretreatment 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(8): 1031
1 湖北国土资源职业学院 环境与工程学院, 武汉 430090
2 中国地质大学(武汉) a.岩土钻掘与防护教育部工程研究中心
3 湖北工程学院 土木工程学院, 孝感 432000
4 中国地质大学(武汉) b.工程学院,武汉 430074
针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)处理混有噪声的爆破地震波信号时, 会出现时频分析失真的现象, 对影响HHT时频分析精度的因素进行逐一改进, 得到改进后的算法来提高含噪爆破地震波信号时频分析精度。首先对经验模态分解(Ensemble Empirical Mode,EMD)进行改进得到自适应补充集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)抑制低频趋势项, 同时添加多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy, MPE)代码控制高频噪声, 最后对CEEMDAN·MPE得到的IMF进行归一化Hilbert变换(Normalized Hilbert Transform,NHT), 通过上述三步即可改善传统HHT含噪爆破地震波信号时频分析精度不足的问题。为验证CEEMDAN·MPE-NHT算法时频分析的准确性, 进行HHT和CEEMDAN·MPE-NHT算法的含噪仿真信号时频分析对比研究, 并将CEEMDAN·MPE-NHT算法用于水下钻孔爆破地震波信号时频分析中。研究结果表明: CEEMDAN·MPE分解得到的IMF经NHT处理得到的时频谱在时域和频域上均具有较高的分辨率, 得到的时频分析参数精度相比HHT有了很大的提升, 可实现更准确提取含噪爆破地震波信号时频特征参数, 对爆破地震波危害效应识别, 制定科学的爆破地震波危害效应控制措施具有重要的现实意义。
爆破地震波信号 经验模态分解 Hilbert变换 固有模态函数 blasting seismic signal empirical mode decomposition Hilbert transform intrinsic mode function
Author Affiliations
Abstract
1 School of Electronic Engineering and Optoelectronic Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
2 MIIT Key Laboratory of Advanced Solid Laser, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
Four-channel off-axis holography is proposed to simultaneously understand the polarization states and the mode coefficients of linearly polarized (LP) modes in few-mode fiber. Far-field off-axis holograms in the four polarization directions of the fiber laser were acquired at the same moment through a four-channel holographic device. The weights, the relative phase differences, and the polarization parameters of the vector fiber laser mode can be solved simultaneously. The simulated and experimental mode analysis of the laser output by 1060-XP fiber with 6 LP modes at 632.8 nm is conducted, which shows that the similarity of the total intensity distribution of the laser before and after mode analysis is above 0.97. The mode polarization states, the mode weights, and the relative phase differences of the few-mode laser can be determined simultaneously in a single shot by four-channel off-axis holography.
vectorial fiber laser few-mode fiber off-axis holography mode decomposition Chinese Optics Letters
2023, 21(12): 120601
1 湖南大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410082
2 武汉科技大学信息科学与工程学院, 湖北 武汉 430081
太阳是太阳系中唯一的能量源, 拥有着极为宽阔的连续谱以及数以万计的吸收线和发射线, 是一个非常丰富的光谱信息宝藏。 太阳电磁辐射的能量主要集中在可见光区和红外光区, 其中, 具有多普勒红移特征的太阳红外光谱可作为天文测速导航的信息源。 太阳光谱多普勒红移测速是天文测速导航的重要环节, 它通过计算接收太阳光谱相对于标准太阳光谱的多普勒红移反推出航天器和太阳之间的相对径向速度。 然而, 太阳黑子、 日冕、 耀斑等太阳活动引发的光谱畸变会造成太阳光谱的不稳定, 这将影响着太阳光谱的测速精度, 进而影响导航精度。 为了提高太阳光谱测速导航性能, 依据太阳光谱测速原理, 探索改进太阳光谱多普勒红移测速的信号处理方法。 提出了一种面向太阳光谱测速导航的自适应 EMD-NDFT多普勒红移测速方法, 该方法针对太阳光谱的多普勒效应计算得到红移, 进而反推得到航天器相对于光源的径向速度。 该方法由EMD处理、 NDFT变换、 相关匹配三部分构成。 即: 首先运用EMD算法对非平稳的接收太阳光谱信号进行自适应分层, 再根据每一层本征模态信号进行自适应阈值滤波降噪, 以获得平稳的重构信号; 然后根据太阳光谱非均匀采样的特点, 对标准太阳光谱和接收光谱分别进行NDFT变换将光谱由时域转换到频域, 再选择两者的低频特征谱线进行泰勒匹配以获得相位差, 从而得到航天器相对于太阳的径向速度。 该方法将信号的时域降噪和频域稀疏相结合, 可更快速、 更准确地得到径向速度。 分析了太阳黑子活动的一个周期中, 不同年份的光谱变化情况, 并分别对其进行多普勒红移测速计算和分析。 仿真实验结果表明, 针对不同时间段和不同噪声下的太阳光谱数据, 采用自适应EMD-NDFT方法可以有效提高测速精度, 并能较大程度地降低计算复杂度。
自适应 经验模态分解 傅里叶变换 红移测速 导航 Adaptive Empirical mode decomposition Fourier transform Redshift velocity measurement Navigation 光谱学与光谱分析
2023, 43(11): 3475