基于小波变换的PMN-PT红外传感器信号降噪提升策略

本文主要探讨了基于小波变换的PMN-PT（弛豫铁电单晶）红外传感器读出信号的降噪处理技术。PMN-PT因其卓越的压电效应和热释电效应，作为传感器材料表现出极高的灵敏度，然而这也使得其在实际应用中容易受到各种噪声的影响，如白噪声和1/f噪声等。这些问题对于红外传感器的精确度和稳定性构成了挑战。 作者首先分析了这些噪声的特性，包括白噪声的随机性和平坦频谱，以及1/f噪声的低频成分和随频率降低而增大的趋势。他们通过计算机模拟生成了一种包含这两种噪声，信噪比约为0 dB的典型读出信号模型，这有助于深入理解噪声的影响。 接下来，研究者采用了db4正交小波变换作为信号处理工具。db4小波因其良好的时间分辨率和频率分辨率，能够有效地捕捉信号中的局部特征。通过对读出信号进行分解，他们提取了信号的细节系数。然后，引入一种改进的阈值方法对这些细节系数进行处理，目的是抑制噪声，保留信号的重要信息。 使用现场可编程门阵列（FPGA）实现小波去噪算法的实际应用验证，结果显示，这种方法显著降低了实测信号的噪声水平，信噪比提升了15 dB。这种降噪效果不仅改善了红外传感器的性能，还提高了信号的可靠性和精确度，对于提高红外技术在实际环境中的应用有着重要意义。 本文提供了一种有效的基于小波变换的红外传感器信号降噪策略，通过结合理论分析和实践验证，为提升此类传感器的性能提供了关键技术支持。这项研究对于噪声敏感的红外系统设计者和工程师来说具有很高的参考价值。