尚秋峰 1,2,3黄达 1
作者单位
摘要
1 华北电力大学 1. 电子与通信工程系
2 2. 河北省电力物联网技术重点实验室
3 3. 保定市光纤传感与光通信技术重点实验室, 河北 保定 071003
针对分布式光纤传感系统所采集含噪信号, 提出一种改进集成局部均值分解(MELMD)联合独立成分分析(ICA)的降噪方法, 引入排列熵判决机制提高抑制模态混叠与虚假分量能力。首先使用MELMD方法分解含噪信号得到乘积函数(PF)并进行信号重构; 将含噪信号和重构信号求差得到虚拟噪声, 构造虚拟通道; 然后使用ICA对含噪信号和虚拟通道进行信噪分离, 得到最终结果。通过实验验证, 该方法与EMD-ICA, EEMD-ICA, MELMD相比, 能更好地消除信号中的噪声, 保留信号的特征信息。
分布式光纤传感 改进集成局部均值分解 排列熵 独立成分分析 降噪 distributed fiber optic sensing modified ensemble local mean decomposition permutation entropy independent component analysis denoising 
半导体光电
2023, 44(2): 312
作者单位
摘要
1 江南大学人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122
2 海军研究院,北京 100161
针对复杂战场环境下舰载雷达间容易出现同频干扰的问题,提出一种基于改进乌鸦搜索算法的独立分量分析方法来分离同频信号。首先,利用反向学习策略、动态感知概率、黄金正弦算子、莱维飞行改进乌鸦搜索算法,提高算法的寻优性能与收敛速度;然后,将改进乌鸦搜索算法与独立分量分析法相结合,以峭度为目标函数,使用改进乌鸦搜索算法去寻求分离同频信号的最优分离矩阵;最后,利用该矩阵对接收的混合信号进行分离。仿真结果表明,基于改进乌鸦搜索算法的独立分量分析法能较好地分离雷达同频信号,达到抗同频干扰的目的。
信号处理 同频干扰 独立分量分析 乌鸦搜索算法 盲源分离 
激光与光电子学进展
2023, 60(12): 1228006
作者单位
摘要
1 上海交通大学 电子信息与电气工程学院, 上海200240
2 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司, 辽宁 抚顺113006
3 山东安普瑞电气科技有限公司, 山东 济南250000
目前配电变压器的状态监测迫切需要一种无线无源的传感监测方式, 而声表面波(SAW)传感器是满足此需求的重要技术手段之一。该文以用于变压器出线端测温的SAW传感器为研究对象, 提出了一种SAW传感器回波信号处理流程, 设计了信号去噪、频谱分析等信号处理环节。为解决同频信号对传感器测量带来的干扰问题, 研究了基于奇异谱分析和独立分量分析的单通道盲源分离算法对SAW传感器的抗干扰作用, 利用搭建的信号采集平台验证了该算法在信号分离和干扰抑制上的有效性。
变压器 声表面波传感器 信号处理 独立分量分析 奇异谱分析 transformer surface acoustic wave sensor signal processing independent component analysis singular spectrum analysis 
压电与声光
2023, 45(1): 82
作者单位
摘要
1 海军工程大学电气工程学院,湖北 武汉 430033
2 92853部队四分队,辽宁 葫芦岛 125106
提升数据处理能力是实现光纤电流传感器(FOCS)在微弱电流检测领域中应用的重要支撑。针对独立成分分析(ICA)算法对信源数量的要求和变分模态分解(VMD)对冲击噪声处理能力不足的问题,采用优化参数的变分模态分解与独立成分分析联合算法(OVMD-ICA算法),提升微弱电流检测能力。首先,在分析全光纤电流传感器输出信号的特征和噪声特性的基础上,以能量谱熵为目标函数,采用捕食者算法(HPO算法)获取模态参数K和二次惩罚因子α,完成变分模态分解。然后,通过设置相关系数阈值,对各模态函数分类并构建虚拟通道,以满足ICA对信源数量的要求,并采用FastICA算法实现盲源分离。最后,通过对比实验确定了该方法的有效性,发现采用所提方法能够实现3 mA微弱电流的识别检测。
信号处理 全光纤电流传感器 微弱电流测量 变分模态分解 独立成分分析 捕食者算法 
光学学报
2023, 43(2): 0207001
作者单位
摘要
1 广西科技大学, 生物与化学工程学院, 广西 柳州 545006
2 广西科技大学, 广西糖资源绿色加工重点实验室, 广西 柳州 545006
3 广西蔗糖产业协同创新中心, 广西 南宁, 530004
拉曼光谱具有非接触、非破坏性、低成本、高通量优势, 受到了多组分体系分析的关注。独立成分分析(ICA)既是多元统计方法, 也是盲分离方法, 可以无需先验知识, 只需通过测量到的混合光谱就能解出体系中各组分的估计源光谱。但是当源光谱间存在显著重叠时, ICA分离结果不可靠。本文提出了一种通过对体系光谱求导、ICA分离, 逐级剔除分量后再分离的改进ICA定性分析算法(Derivation, Separation, Cullingand Separation, DSCS-ICA), 分离得到源光谱的近似估计, 实现体系定性分析, 解决了因光谱重叠导致的现有的ICA算法分离性能差的问题。依照布洛芬胶囊配方, 配制了布洛芬、硬脂酸、聚乙烯吡咯烷酮K30、淀粉和蔗糖五种组分不同比例混合的12份布洛芬胶囊样本, 并采集其拉曼光谱数据; 采用DSCS-ICA法解出分量(ICS), 并将ICS与源光谱进行比较, 以相关系数r来判断ICS与源光谱的一致性。结果表明: 与FastICA相比, DSCS-ICA效果显著改善, ICS与源光谱对应的相关系数r达到了0.99以上, 结果具有良好的可靠性和对应性。本案例可为药物处方成分的反向研究提供参考, 并可推广应用于其他多组分体系的定性分析。
独立成分分析 拉曼光谱 定性分析 布洛芬胶囊 Independent component analysis DSCS-ICA DSCS-ICA Raman spectroscopy Qualitative analysis Ibuprofen Capsules 
光散射学报
2022, 34(1): 15
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730500
针对快速独立分量分析(FastICA)算法提取多个同频混叠信号时的初值选择敏感性和收敛性能差的问题,提出了一种双松弛因子改进的FastICA(DLM-FastICA)算法。先在牛顿迭代法中引入双松弛因子,通过自适应调节分离矩阵的组合系数得到最优权值分离矩阵,从而改善FastICA算法的初值敏感性;再利用改进的FastICA(M-FastICA)算法的快速收敛特性提取信号,提高算法的分离精度和收敛速度。仿真结果表明,该算法使得提取信号与源信号的相似系数达到0.9,同时迭代次数较原算法减少近40%,具有更加快速、稳定的提取性能。
傅里叶光学与信息处理 同频混叠信号 盲源分离模型 快速独立分量分析算法 双松弛因子 改进的快速独立分量分析 
激光与光电子学进展
2022, 59(11): 1107003
作者单位
摘要
哈尔滨工业大学(深圳)电子信息与工程学院, 广东 深圳 518055
为应对概率整形场景下相干光通信系统中的偏振解复用问题,提出了一种基于独立成分分析和极大似然估计的偏振解复用算法。由于各个信号之间相互独立,因此可以对信号采用独立成分分析的手段进行偏振解复用。通过基于最大似然估计的迭代更新寻找最佳的分离矩阵,即偏振解复用矩阵。对所提算法在不同信噪比下的性能及整形强度的容忍度进行了仿真分析。结果表明,所提算法能够应对不同的概率整形强度,在较大的信噪比范围内均能完成良好的偏振解复用。相较于用于标准信号的恒模算法,所提算法并不会受到整形强度的影响,并且随着整形强度的增加,系统的性能有所提升。
光通信 概率整形 偏振解复用 独立成分分析 
光学学报
2021, 41(6): 0606002
齐若伊 1,2李坤 1,2杨苏辉 1,2,*高彦泽 1,2[ ... ]李卓 1,2
作者单位
摘要
1 北京理工大学光电学院, 北京 100081
2 精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室, 北京 100081
模拟了调制脉冲激光雷达在水下的探测信号,利用快速独立元分析方法(FastICA)的迭代算法将探测信号中的目标与后向散射信号分离,恢复出浑浊水域被强后向散射淹没的弱目标反射回波信号,极大地提升了信噪比。将解调信号设置为调制频率及三倍调制频率余弦函数之和,目标回波信号只需一次相干解调即可获得,其峰值位置与目标和探测器之间的延时相对应。经过独立元分析方法(ICA)迭代分离后,水下激光探测距离可以提高4~5个衰减长度。
海洋光学 后向散射 水下激光雷达 盲信号分离 独立元分析 
光学学报
2021, 41(4): 0401004
作者单位
摘要
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
针对大型风力发电机机组中常见的脉动湍流、风机尾流与涡流等湍流信号, 研究了利用自然梯度下降的独立分量分析方法的湍流频谱分离效果, 以区分中心风速与湍流信号, 提高风机机组的综合工作效率。首先分析了风机组中常见湍流信号的后向散射与频谱分布特点, 然后依据这些特点设计了对应的独立分量分析模型。在仿真结果符合要求的基础上, 进行了双目激光雷达天线的风速采集与实际分离效果检测。实验结果表明, 在大气折射率结构常数C2n≤10-14同时广义大气常数α≥4的通常情况下, 利用双目信号能够分离出一个湍流中心和一个中心风速。对1 s内两个谱峰的波动范围进行统计, 获得(2.59±0.05) MHz的中心风速以及(1.22±0.19) MHz的湍流中心估计, 且二者的平均信噪比分别为25.93 dB和31.01 dB, 能够在获得稳定的中心风速估计的同时得到一个较为稳定的湍流中心估计。
激光雷达 风速测量 湍流 频谱分解 独立分量分析 lidar wind measurement turbulence spectrum separation Independent Component Analysis(ICA) 
光学 精密工程
2020, 28(5): 1029
作者单位
摘要
中国民航大学 电子信息与自动化学院, 天津 300300
针对相位敏感光时域反射仪(Ф-OTDR)信号信噪比过低的问题, 提出了一种基于改进变分模态分解(VMD)结合独立成分分析(ICA)的去噪方法。首先, 采用模拟退火方法(SA)对VMD进行优化; 然后, 采用SA-VMD将预处理后的Ф-OTDR信号分解成一系列本征模态分量(IMF), 并根据相关准则选取IMF分量进行虚拟噪声重构; 最后, 将原始信号与虚拟噪声作为ICA的输入, 去除信号中的噪声, 提高信号信噪比。采用自行设计的相干Ф-OTDR系统进行实验验证, 结果表明, 该方法能够有效去除噪声, 与EMD-ICA和SA-VMD方法相比, 信噪比提高了4dB, 这对系统的实际应用具有重要意义。
模拟退火算法 变分模态分解 独立成分分析 信噪比 Ф-OTDR Ф-OTDR simulated annealing algorithm variational mode decomposition independent component analysis SNR 
半导体光电
2020, 41(3): 400

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