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Signal-to-noise ratio improvement of Brillouin optical time domain analysis system based on empirical mode decomposition and finite impulse response

机译:基于经验模拟分解的布里渊光学时域分析系统的信噪比改进和有限脉冲响应

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摘要

We propose a denoising algorithm based on empirical mode decomposition (EMD) and finite impulse response (FIR) to improve the signal-to-noise ratio (SNR) of Brillouin optical time domain analysis. Denoising results indicate EMD-FIR can effectively reduce noise, and the maximum SNR improvement is 11.69 dB, which is 4.98 dB and 4.26 dB larger than the maximum SNR improvement of wavelet and Butterworth. The temperature uncertainty along the heated section is reduced to 0.62 degrees C by EMD-FIR. The improvement of SNR opens opportunities to apply high measurement accuracy to Brillouin optical time domain analysis and other distributed sensing fields. (C) 2020 Optical Society of America
机译:我们提出了一种基于经验模式分解(EMD)和有限脉冲响应(FIR)的去噪算法,提高布里渊光学时域分析的信噪比(SNR)。 去噪结果表明EMD-FIR可以有效降低噪音,最大SNR改善是11.69dB,比小波和Butterworth的最大SNR改善大4.98dB和4.26 dB。 通过EMD-FIR将沿加热部分的温度不确定性降低至0.62℃。 SNR的改进打开了将高测量精度应用于布里渊光学时域分析和其他分布式传感领域的机会。 (c)2020美国光学学会

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  • 来源
    《Applied optics》 |2020年第14期|共8页
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  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用;
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