FFT与CZT联合算法在F-P传感器解调中的高精度应用

"快速傅里叶变换与线性调频Z变换联合算法在光纤法布里-珀罗传感器解调中的应用" 这篇论文介绍了将快速傅里叶变换(FFT)和线性调频Z变换(CZT)相结合的解调算法在光纤法布里-珀罗(F-P)腔传感器中的应用。法布里-珀罗传感器是光纤光学领域中常见的一种传感器，它利用光在封闭腔体内反射产生的干涉效应来测量物理参数，如压力、温度等。在传感器的解调过程中，FFT通常用于处理时域信号，将其转换为频域信号，以解析出传感器的响应信息。 线性调频Z变换(CZT)则是一种特殊的离散时间信号处理方法，它可以用于分析非均匀采样序列，其优点在于能够更好地处理线性调频信号，如在F-P传感器中常见的线性频率调制。CZT与FFT的联合使用，可以提高解调的精度，同时减少计算量。 论文通过理论分析，展示了该联合算法在解调F-P腔长度时的误差特性。经过模拟计算，该方法能够实现腔长的高精度解调，相对误差可达到0.01%，最大绝对误差小于0.05微米。这对于要求高精度的传感器应用是非常关键的。 在实际应用中，研究人员针对测量范围为0到3 MPa的F-P腔微机电系统(MEMS)压力传感器进行了实验。实验结果显示，该联合算法能准确识别0.01 MPa的压力变化，腔长与压力之间的拟合度高达0.99316，表明两者之间的关系高度吻合。测量压力与实际压力的标准偏差小于0.005 MPa，这进一步证实了该方法的高精度和稳定性。 FFT与CZT的联合解调技术在光纤法布里-珀罗传感器的解调中展现出高效、高精度的特点，特别适用于微小变化的测量，例如在MEMS压力传感器的应用中，能够在较少的计算资源下满足实际测量需求。这一研究对于优化光纤传感器的性能，提升测量系统的整体精度具有重要的理论和实践意义。