[发明专利]一种基于字典学习的布里渊光时域分析仪去噪方法与系统

摘要

本发明公开了一种布里渊光时域分析仪去噪方法，包括如下步骤：S1：扫描探测光的频率并检测探测光的强度增益，获得沿光纤长度分布的的布里渊增益谱；S2：通过字典学习算法训练布里渊增益谱，获得对应于布里渊增益谱每个位置的稀疏表示系数和稀疏表示字典；S3：将布里渊谱分解成多个子矩阵方块，在布里渊增益谱的局部稀疏表示上添加全局先验条件，利用所述布里渊增益谱的稀疏表示系数和稀疏表示字典进行全局平均；S4：将平均后的子矩阵方块重整得到去噪的布里渊增益谱；本发明中，由于噪声不具有稀疏性的特点，在对布里渊增益谱进行稀疏表示的同时会对噪声进行滤除，为布里渊光时域分析系统提供了一种新的数据处理方法，处理速度快、耗时少。

主权项

1.一种基于字典学习的布里渊光时域分析仪去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获得布里渊增益谱，在传感光纤中，使脉冲泵浦光通过受激布里渊散射与反向传播的连续探测光相互作用，通过扫描探测光的频率并检测探测光的强度增益，获得三维布里渊增益谱；步骤二：使用字典学习算法训练所述的三维布里渊增益谱，获得对应于所述三维布里渊增益谱的稀疏表示系数和稀疏表示字典；步骤三：将所述三维布里渊增益谱分解成多个子矩阵块，在布里渊增益谱的局部稀疏表示上添加全局先验条件，利用所述稀疏表示系数和稀疏表示字典进行全局平均；步骤四：将全局平均后的子矩阵块进行重整，得到去噪的布里渊增益谱。