分段自适应采样压缩感知：FBG光谱高效压缩与重构

"基于分段自适应采样压缩感知的FBG光谱压缩与重构方法" 光纤布拉格光栅(FBG)传感系统是现代光纤通信和传感技术中的关键组件，其工作原理是利用光纤内周期性折射率变化来反射特定波长的光，形成光谱。然而，FBG传感系统在实际应用中面临一个显著问题：产生的数据量巨大，这不仅增加了数据传输的难度，也对存储设备提出了高要求。为解决这一问题，研究者提出了一种创新的策略，即分段自适应采样压缩感知与改进的正交匹配追踪(SASCS-IOMP)算法。 该算法首先利用Gabor滤波器，这是一种能有效捕获信号局部特性的滤波器，提取FBG光谱上边带斜率最大的频率点，从而获得关于FBG光谱的重要信息。接下来，通过Hilbert变换对FBG中心波长进行粗略定位，这是一个数学工具，能将实值信号转换为其瞬时幅度和相位，有助于快速识别光谱特征。然后，根据FBG光谱的特性将其自适应地分割成多个区域，每个区域可以根据其信噪比设置不同的阈值，这样可以降低总的压缩比率，同时保留关键信息。 在自适应采样阶段，为了提高算法的效率，引入了比例-积分-微分(PID)控制算法。PID是一种经典的控制理论，用于动态系统中调整系统参数以达到期望性能。在这里，PID被用来设计自适应步长增长机制，确保在减少采样点的同时，保持重构质量。最后，使用IOMP(Improved Orthogonal Matching Pursuit)算法对光谱进行重构，这是一种优化的稀疏表示恢复算法，能够在较少的观测值下重建信号。 通过仿真，SASCS-IOMP算法在单峰和多峰FBG光谱情况下都表现出了高效性能。在3 dB带宽内，重构误差被控制在0.7%以内，这表明该算法能有效减少观测值的数量，同时保持高精度的光谱重构。这一成果对于提升FBG传感系统的实时性能和降低系统复杂性具有重要意义，特别是在大数据处理和远程监测等应用场景中。 关键词涉及的领域包括光纤光学、光纤光栅传感器、压缩感知、自适应采样、信号重构以及重构误差。该研究对于光纤传感技术的发展提供了新的思路，有望推动相关领域的技术进步。