EMD消噪在取样光栅滤波器设计中的应用.pdf

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1、第25卷第3期传感技术学报Vo1．25No．32012年3月CHINESEJ()URNALOFSENSORSANDACTUATORSMar．2012TheApplicationofEMDDenoiseinDesignofSampledGratingCombFilterZHUDandan，．WANGPeng，(1．CollegeElectronicEngineeringYanShanuniversity，QinhuangdaoHeibei066004，China；2．KeyLaboratoryMeasurementTechnologyandhr~trurnentationo厂HebeiP

2、rovince，YanshanUniversity，QinhuangdaoHebei066004，China)Abstract：Bychangingtheparametersofsampledfibergratingandsimulatingitsreflectivespectrum．Fouropticalcombfiltersbasedonsampledgratingweredesigned．Inordertooptimizationthefunctionofsampledgratingcombfilter，afilteringanalysisanddenoisingmethodby

3、usingEMDwasproposed．ThismethoddivideintrinsicmodefunctionobtainedbyEMDintotwomode．Oneofthemodewasthatsignalcomponentsmodeplaydominantrole，theothermodewasthat(noisecomponentmodeplaysdominantrole．Themodeofnoisecomponentplaydominantrolewasremoved．Itcandenoisereflectivespectrumthroughrestructuringsi

4、gna1．Inthispaper，reflectivespectrumincludingnoisewasdenoisedasanexample．Thesmoothreflectivespectrumcanbegotafterdenoising．Keywords：opticalcommunication；combfilter；EMD；sampledgrating；reflectivespectrumEEACC：4150doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2012．03．019EMD消噪在取样光栅滤波器设计中的应用术朱丹丹．王鹏(1．燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛0

5、66004；2．河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北秦皇岛066004)摘要：通过改变取样光栅的各参数来仿真其反射谱，调试出四种基于取样光纤光栅的光学梳状滤波器。为了优化取样光栅梳状滤波器功能，提了利用经验模态分解对信号进行滤波分析和降噪处理的方法。该方法是将经验模态分解得到的同有模态丽数，分为信号分量起主导作用模态与噪音分量起主导作用模态，去除噪音分量起主导作用模态，并利用反映信号主要结构的模态对信号进行重构实现去噪。文中最后以一种含噪声的反射谱为例，进行降噪后得到平滑的反射谱。关键词：光纤通信：梳状滤波器；经验模态分解；取样光栅；反射谱中图分类号：TN29文献标识码：A文章编号

6、：1004—1699(2012)03—0374—04光学梳状滤波器是指具有相同问隔多个性能相势，与小波分析方法有类似的功能，已广泛使用于信同的透射光谱或反射光谱的滤波器[1-2]。由于它特号处理领域。殊的光谱特性．其在光电子以及光纤通信领域有着1取样光栅梳状滤波器设计许多重要的用途J通过分析取样光栅的光谱性质，深入了解光学梳状滤波器的特性，制造出性能优对于非均匀型光纤光栅，可由传输矩阵法来解异的梳状滤波器、取样光栅梳状滤波器，可将其应决，所谓传输矩阵法就是将整段非均匀光栅分割成用于密集型波分复用系统(DWDM)，随着DWDM多段均匀光栅，再将其每段分割的均匀光栅之传输的巨大市场，取样光

7、栅梳状滤波器必将得到迅速发矩阵相乘，就会形成整体光栅的架构。均匀型的光展，在光纤通信领域有广泛的应用前景l4]。EMD纤光栅其传导方程以矩阵的形式(1)来表示(Empiricalmodedecomposition)方法是依据数据的本身的信息进行的分解，得到的IMF(intrinsicmodefunction)通常是个数有限的．而且表现了数据内含为轴向光栅长度，光纤轴向为，利用边界条件求有的真实物理信息．它比Fourier级数方法有更多优出当=0