Gaussian-LM算法优化光纤布拉格光栅反射谱寻峰研究

"该文主要探讨了Gaussian-LM算法在光纤布拉格光栅(FBG)反射光谱寻峰中的应用，以解决光谱仪采样过程中遇到的严重噪声问题。通过对高斯曲线进行Levenberg-Marquardt(LM)算法优化，实现了更精确的拟合，从而提高光纤布拉格光栅传感系统的中心波长检测准确度和稳定性。" 在光纤通信和传感技术中，光纤布拉格光栅(FBG)是一种重要的光学元件，其反射光谱包含了关键的物理信息，如波长、温度和应变等。然而，在实际测量中，由于环境因素和仪器噪声，光谱数据往往受到严重影响，导致峰位检测的不准确。为了克服这一难题，研究者提出了采用Gaussian-LM算法进行处理。 Levenberg-Marquardt算法是优化方法的一种，它结合了梯度下降法和高斯-牛顿法的优点，特别适用于非线性最小二乘问题。在光谱拟合中，LM算法能有效地寻找最佳拟合参数，降低噪声对拟合结果的影响。Gaussian-LM算法则是将LM算法应用于高斯函数的拟合，以精确地定位峰值位置。 文章中，研究人员首先利用LM算法优化了高斯曲线的拟合系数，然后用优化后的Gaussian-LM算法对FBG的反射光谱进行寻峰。通过对不同寻峰方法的结果进行比较，证实了Gaussian-LM算法在减小寻峰误差方面的优势。实验结果显示，使用该算法可以显著提高基于波长解调的FBG传感系统对中心波长的检测精度和稳定性。 光纤布拉格光栅传感器的工作原理基于布拉格反射，即当入射光的波长与FBG的反射波长匹配时，光被反射，形成一个明显的峰。因此，准确找到这个峰的位置至关重要，它可以用于监测各种物理量的变化。Gaussian-LM算法的应用为改善这种监测提供了强大的工具，增强了系统的可靠性。 总结来说，这篇论文详细介绍了Gaussian-LM算法在光纤布拉格光栅反射光谱分析中的应用，通过优化高斯曲线拟合，提升了噪声环境下光谱峰的定位精度，对于提升光纤布拉格光栅传感器的性能具有重要意义。这种方法对于未来光纤传感系统的设计和改进具有很大的参考价值。