对于空间调制傅里叶光谱仪来说,由于数据长度受到CCD像元数量和最大光程差的限制。而分辨率大小反比于数据的实际长度,因此通常经过傅里叶变换所得到的分辨率是受到了数据长度的限制的。除了增加CCD像元数量、更改像元尺寸、改善光路等改变硬件的方法外,还可以使用现代谱估计的方法,通过对数据建立模型进行外推,从而有效扩充数据长度,提高分辨率。利用Burg算法,计算空间调制傅里叶光谱仪所得数据的自回归(AR)模型功率谱。通过此方法获得的计算结果在适当的AR模型选阶的情况下,具有高计算分辨率的特点,并且在获得数据的空间频率较低、像元数量较少的情况下仍然拥有一定的频率分辨能力。实验计算了不同选阶之下,FFT算法和不同选阶下Burg算法测量结果与其稳定程度,说明了Burg算法的选阶对光谱分辨率有着切实的影响,而且应用补零的FFT算法虽然无法提高光谱的分辨能力,但是会通过减少栅栏效应增强光谱计算分辨率,并且稳定程度与Burg算法在适当选阶下相近。
应用光学 数字信号处理 空间调制傅里叶光谱仪 光电子器件 功率谱估计 applied optics digital signal processing spatial modulated Fourier spectrometer optoelectronic devices power spectral estimation