[发明专利]一种基于平移不变量小波的FBG信号处理方法

权利要求书

1.一种基于平移不变量小波的FBG信号处理方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：获取长度为2^N的FBG光谱信号f(i)=s(i)+n(i),i=0,1，...N-1；其中，s(i)表示去噪信号，n(i)表示高斯白噪声，N表示数据序列的长度；

S2：对FBG光谱信号f(i)进行J层平移不变量小波分解，获得各层小波系数w_j，k,其中，J为最佳分解层数，初值为1，j=J-1，k=N/2^j；

S3：对各层小波系数w_j，k进行阈值量化处理；

S4：将经过阈值处理后的小波系数进行重构，获得去噪信号s(i)；

S5：将去噪信号s(i)用高斯公式进行拟合获得近似信号；

S6：找到拟合后的近似信号所形成的近似曲线的峰值点的坐标；

S7：确定峰值点对应的波长值。

2.根据权利要求1所述的基于平移不变量小波的FBG信号处理方法，其特征在于：所述各层小波系数w_j，k的获取具体通过以下步骤来实现：

S21：选择合适的小波基函数；

S22：自适应法确定分解层数J；

S23：将FBG光谱信号f(i)循环左移1位和0位得到第一FBG光谱信号f(i,1)和第二FBG光谱信号f(i,0)；

S24：将第一FBG光谱信号f(i,1)和第二FBG光谱信号f(i,0)进行离散小波变换，获得各层的第一小波系数w_1j，k和第二小波系数w_0j，k。

3.根据权利要求1所述的基于平移不变量小波的FBG信号处理方法，其特征在于：所述阈值量化处理具体包括以下步骤：

S31：选择合适的阈值准则，确定阈值；

S32：对第一小波系数w_1j,k和第二小波系数w_0j，k进行阈值量化处理，获得量化后的量化小波系数；

S33：根据量化后的量化小波系数进行重构，获得重构的第一信号s(i,1)和第二信号s(i,0)；

S34：将第一信号s(i,1)和第二信号s(i,0)分别循环右移1位和0位；

S35：将右移后的第一信号s(i,1)和第二信号s(i,0)取平均值作为最终去噪信号。

4.根据权利要求2所述的基于平移不变量小波的FBG信号处理方法，其特征在于：所述自适应方法确定最佳分解层数具体包括以下步骤：

S221：设置分解层数初始值为J=1；

S222：对获取的FBG光谱信号f(i)进行一层小波分解得到小波系数w_j，k；

S223：对小波系数w_j，k进行白化检验；

S224：若小波系数为白噪声，则将分解层数J的值加1，并返回步骤S222；

S225：若小波系数不是白噪声，则输出J值作为最佳分解层数。

5.根据权利要求3所述的基于平移不变量小波的FBG信号处理方法，其特征在于：所述阈值量化处理采用改进的阈值函数处理，所述改进的阈值函数处理具体包括以下步骤：

S321：确定各层小波系数w_j，k的阈值λ；

S322：判断各层小波系数w_j，k是否满足以下公式：

|w_j,k|≥λ；其中，|w_j,k|表示小波系数w_j，k的模；

S323：如果否，则令w_j,k＝0，如果是，则对各层小波系数w_j，k通过以下公式来进行计算：w^j,k=sign(wj,k)(|wj,k|-λexp(|wj,k|λ-1)2),]]>其中，表示量化后的量化小波系数；

S324：将量化小波系数进行重构。