多峰FBG信号的自适应寻峰算法优化

本文主要探讨了多峰光纤布拉格光栅(FBG)传感信号的自适应寻峰处理问题，这是一个在光纤光学领域中的关键技术挑战，尤其是在分布式传感网络中，多峰信号的精确检测对于数据解析和系统性能至关重要。传统的寻峰算法往往难以适应多峰光谱的特点，因此，研究人员提出了一种创新的多峰自适应寻峰算法。 首先，该算法采用了滑动均值滤波法作为预处理步骤，目的是去除光谱信号中的噪声，提高后续处理的精度。滑动均值滤波是一种常用的数字信号处理技术，通过计算一段连续数据的平均值来平滑信号，有效地削弱了随机噪声的影响。 接下来，希尔伯特变换被用来对多峰光谱进行自适应峰值区域分割。希尔伯特变换是一种将时域信号转换为频域和时频域信息的方法，这对于分析非平稳信号，如多峰光谱，尤其有效。通过这种方式，可以更准确地识别出每个独立的峰点位置。 进一步地，作者注意到谱峰具有显著的不对称特性，为此设计了一种基于非对称广义高斯模型的峰值修正策略。这种模型考虑了峰形的不对称性，使得对单峰光谱的定位更加精准。非对称广义高斯模型是一种适用于描述现实世界信号的复杂形状的数学模型，它能更好地描述峰的尖锐度和两侧尾部的衰减。 实验结果显示，与现有的对比算法相比，提出的自适应寻峰算法在精度和稳定性上表现优秀，能够实现对多峰信号的精确定位，其检测误差低至1 pm，这是在分布式传感网络中非常关键的性能指标。这意味着该算法能够有效地应对实际应用中的复杂环境，提高了数据采集的可靠性。 本文的研究为光纤光学领域的多峰信号处理提供了一种新的解决方案，对于提升分布式传感网络的性能，尤其是在光纤布拉格光栅应用中的信号处理和数据分析具有重要的实践价值和理论指导意义。在未来的研究中，这种自适应寻峰算法有望被广泛应用于光纤传感器、光通信以及远程监控等领域。