[发明专利]基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法

权利要求书

1.一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用改进的小波阈值去噪法结合完全非递归的变分模态分解方法VMD-DWT对FBG信号进行小波阈值去噪；

步骤2，利用多峰值中心波长检测算法，对去噪频谱信号进行Hilbert变换，然后确认多峰光谱中目标峰的预定位，并进行峰值区域分割；

步骤3，通过区域质心法检测多峰光谱目标峰的中心波长，并输出中心波长；

其中，步骤1中所述完全非递归的变分模式分解方法VMD，可同时从输入信号中提取与中心频率w_k相关的模式，该模式称为带限固有模态函数BLIMFu_k的基本模式，对应于信号的子能量；当分解数K预先确定时，每种基本模式下的能量分布也被确定。

2.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，步骤1包括：

步骤11，将完全非递归的变分模态分解方法的最佳分解数K设置为6并且最佳平衡参数α等于200，则具有长度为N的输入信号被完全非递归的变分模式VMD分解为给定的K个带限固有模态函数BLIMFu_k；

步骤12，对每个BLIMF进行阈值变换，对噪声严重破坏的高阶BLIMF部分进行局部剔除；并采用DWT sym5作为小波基，并将分解级别设置为6；

步骤13，分别对每个尺度进行去噪处理后，将所有阈值去噪块相加，重建去噪信号。

3.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，改进的小波阈值去噪法中的小波阈值为：

其中，d_i表示BLIMFs的第i个阈值，噪声的标准偏差由组件中值估算；

描述对应于噪声能量的方差的每个模式的阈值T_i；表示BLIMFs的第k个能量；其中，E₁是第一个BLIMFs的能量，并且移位迭代过程参数β,ρ具体给出为0.719和2.01。

4.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，

步骤2中多峰值中心波长检测算法分为两个子任务，即为多峰分割和中心波长检测，其中，多峰分割包括分离反射光谱并寻找多峰值大致位置；中心波长检测从每个被分割的反射光谱中提取中心波长。

5.如权利要求4所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，步骤2包括以子步骤：

步骤21，时域中的Hilbert变换是实际连续谱信号x(t)和(πt)^-1之间的卷积积分，如下式表示

步骤22，设置阈值

先确定单峰所在的理论阈值范围，并将其定义为后续多峰寻峰的阈值；

步骤23，分离光谱

左右极值点之差大于理论初始阈值，即为一个光谱的峰，以此确定光谱的峰的数量和范围；

步骤24，选取3db阈值带宽。

6.如权利要求1所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，

步骤3中质心算法产生一个对应于光谱几何质心的点，该点对应的波长即为该峰的中心波长。

7.如权利要求6所述的一种基于自适应多峰检测算法的FBG中心波长寻峰方法，其特征在于，该峰的中心波长为

其中N是光谱点矢量的大小，λ_i是第i个点波长，I_i是第i个点反射率强度。