| 光纤传感信号中小波去噪的最优分解尺度确定方法 |
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| 引用本文： | 陈勇,陈丽娟,刘焕淋,王坤,杨雪.光纤传感信号中小波去噪的最优分解尺度确定方法[J].光电子．激光,2013(12):2372-2376. |
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| 作者姓名： | 陈勇 陈丽娟 刘焕淋 王坤 杨雪 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学 工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学 工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大 学 光纤通信技术重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学 工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学 工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆 400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61275077)和重庆市基础与前沿研究计划(cstc2013jcyjA40052)资助 项目 (1.重庆邮电大学 工业物联网与网络化控制教育部重点实验室,重庆 400065; 2.重庆邮电大学 光纤通信技术重点实验室,重庆 400065) |
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| 摘 要： | 小波分解尺度选择是小波去噪中的关键,分解尺度 过大或过小,都会直接影响传感信号去噪的质量。本文 通过分析常规的分解尺度选择方法,引用指标融合算法原理从图形和统计两个角度出发选用 信噪比(SNR)、均方 根误差(RMSE)、平滑度r以及信号偏差(BIAS)4项评价指标融合 成一项指标,采用指数函数对融合指标进行拟合,并提出 一种拐点判别公式来准确判定最优分解尺度。然后,采用所提方法,结合改进的阈值和阈值 函数,对实验 信号进行最佳分解尺度寻优,实验验证结果表明,本文方法所确定的最优分解尺度对应的中 心波长反射率与实际值相符,因此能够获得更优的去噪效果。
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| 关 键 词： | 小波去噪 分解尺度 平滑度 信噪比 均方根误差 |
| 收稿时间： | 2013/4/26 0:00:00 |
Determination of the optimal decomposition scale in wavelet de-noising of optical fiber sensing signal |
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| CHEN Yong,CHEN Li-juan,LIU Huan-lin,WANG Kun and YANG Xue.Determination of the optimal decomposition scale in wavelet de-noising of optical fiber sensing signal[J].Journal of Optoelectronics·laser,2013(12):2372-2376. |
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| Authors: | CHEN Yong CHEN Li-juan LIU Huan-lin WANG Kun and YANG Xue |
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| Institution: | Key Laboratory of Industrial Internet of Things& Network Control,MOE,Chongqin g University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China;Key Laboratory of Industrial Internet of Things& Network Control,MOE,Chongqin g University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China;Key Laboratory of Optical Fiber Com munication Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chon gqing 400065,China;Key Laboratory of Industrial Internet of Things& Network Control,MOE,Chongqin g University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China;Key Laboratory of Industrial Internet of Things& Network Control,MOE,Chongqin g University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wavelet de-noising decomposition scale smoothness SNR RMSE |
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