考虑时间权重的可调谐滤波器温漂补偿方法 |
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引用本文: | 盛文娟,钟处宁,彭刚定.考虑时间权重的可调谐滤波器温漂补偿方法[J].光学学报,2023(21):33-40. |
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作者姓名: | 盛文娟 钟处宁 彭刚定 |
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作者单位: | 1. 上海电力大学自动化工程学院;2. 新南威尔士大学电气工程与电信学院 |
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摘 要: | 首先,充分考虑温漂序列数据前后之间的强相关性,在对光纤法布里-珀罗可调滤波器(FFP-TF)的温漂进行建模的过程中引入时间权重的概念,为每个样本赋予不同的时间属性。然后,采用支持向量机(SVM)作为弱学习器对温漂样本进行建模,使用AdaBoost框架对多个SVM模型进行集成学习。在集成预测过程中,不仅每个模型的预测性能会影响样本的权重分配,而且样本的时间属性也会影响样本权重的更新。实验结果表明:在2℃的窄范围缓慢变温环境中,传统AdaBoost-SVM算法的最大温漂补偿误差为10.83 pm,而基于时间权重的AdaBoost-SVM的最大温漂补偿误差降低到7.04 pm;在15℃的温度范围下,传统AdaBoost-SVM算法的最大误差达到11.57 pm,基于时间权重的AdaBoost-SVM的最大误差仅为4.05 pm。与传统硬件方法相比,所提出的方法不需要额外硬件,为可调谐滤波器的温漂补偿提供了一种新的思路。
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关 键 词: | 光栅 光纤布拉格光栅 法布里-珀罗滤波器 温漂补偿 时间加权 集成学习 |
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