基于时变滤波经验模态分解的Φ-OTDR信噪比提升方法
作者机构：太原理工大学电气与动力工程学院 太原理工大学电子信息工程学院 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
出 版 物：《光通信技术》 (Optical Communication Technology)
年 卷 期：2025年
学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然科学基金(62375197)资助 中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX20231B004)资助 山西省科技创新团队项目(201805D131003)资助
主 题：Φ-OTDR 信噪比 时变滤波经验模态分解 固有模态 样本熵
摘 要：相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）系统中存在大量的随机噪声，导致其振动检测的信噪比（SNR）低，针对此问题，提出了一种基于时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）的降噪方法。该方法使用时变滤波经验模态分解将原始振动信号分解为一系列固有模态（IMFs），并计算各模态的样本熵。依据样本熵阈值条件，实现信号相关模态和噪声相关模态的划分。由信号相关模态重构振动信号，实现噪声去除。模拟结果表明，该方法可实现13.281 dB的信噪比提升；实验结果表明，对不同频率的单频振动信号，平均信噪比提升了14.3 dB。
同方期刊数据库
