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一种自动确定Φ-OTDR原始信号小波分解尺度的方法 

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申请/专利权人:常州工学院

摘要:本发明公开了一种自动确定Φ‑OTDR原始信号小波分解尺度的方法,在相位光时域反射仪中,使用小波降噪可以有效地抑制噪声,而选择合适的小波分解尺度是实现小波降噪功能的必备前提。对于相位光时域反射仪而言,不同脉冲对应的原始信号及小波分解后得到的近似分量应具有相似性。基于该特征进行数据整理、截取数据、补充数据、小波分解、相似计算、寻找凸点等一系列运算,从而在相关系数和值的分布中得到一个极值,该极值对应的分解尺度即为最佳分解尺度。该方法可以在计算机或者具有计算功能的微处理器中实现,即可以科学自动地获取小波分解的最佳尺度,从而避免了人工误判。

主权项:1.一种自动确定Φ-OTDR原始信号小波分解尺度的方法,其特征在于在Φ-OTDR系统中,注入光纤的激光为高稳频窄线宽的脉冲光源,其生成的背向瑞利散射光被光电探测器俘获而产生光电流,光电流经转换后即为待处理的原始信号ID,对该信号进行处理的步骤为:步骤一、整理数据:将采集到的原始数据ID转换成二维数组Em,n,m为光脉冲发射的次数,其取值范围记为1≤m≤M,n为光纤采样的点数,其取值范围记为1≤n≤N;步骤二、截取数据:判断出距离光纤注入端口最近的扰动事件的位置nx,将待处理数据Em,n的空间范围由[1,N]裁减为[1,nx],其中,当光纤上没有扰动事件时,nx就是光纤末端位置坐标N;步骤三、补充数据:将待处理数据Em,n的空间范围由[1,nx]扩充至[1,nL],且Em,n在空间范围[nx+1,nL]内的数据均为零值,而nL的取值是使得[1,nL]的数据长度为2的指数方的最小值;步骤四、小波分解:设待考察的小波分解尺度的最大值为Q,对任意光脉冲发射次数对应的原始信号进行最大分解尺度为Q的平稳小波分解,得到近似分量EEm,n,k,其中,m取值范围为1≤m≤M,n取值范围为1≤n≤nL,k取值范围为1≤k≤Q;步骤五、相似计算:对每一个分解尺度包括未进行小波分解的原始信号,将原始信号视为近似分量一起计算,此时k取值为零,计算相邻脉冲近似分量的相关系数,然后将所有相关系数求和,记为ccj,其中,j取正整数时表示第j+1次小波分解,而j取零值时表示记录原始信号本身的信息;步骤六、寻找凸点:寻找ccj的最大值,若最大值对应的j值既不是1也不是Q,则最大值对应的j值就是要求解的最佳分解尺度,若最大值对应的j值是1,则不使用本方法,若最大值对应的j值是Q,则增加Q,依序重复步骤四-步骤六。

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