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oe1(光电查) - 科学论文

5 条数据
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  • 基于FPGA的人工神经网络实现，用于BOTDA传感器测量加速

    摘要： 近年来，基于布里渊散射的分布式光纤传感器在管道、隧道等构筑物监测中广受欢迎。但这类传感器存在信噪比低的问题，通常会导致测量误差增大。为解决该问题，虽然采用集合平均法能提升信噪比，却会延长测量时间——通过平均降噪需要数百至数千次光纤扫描，因此平均处理往往占据整个系统延迟的大部分。 本文提出一种基于人工神经网络的新型方法，用于提升布里渊散射分布式光纤传感器的信噪比并加速测量。该方法通过处理含噪声的布里渊频谱，可将其信噪比提高20分贝，从而显著缩短测量时间。与现有先进软硬件方案相比，该方法还能提高布里渊频移估算精度，并将相关延迟降低逾50%。

    关键词： 人工神经网络（ANN）、数字信号处理、光纤、曲线拟合、现场可编程门阵列（FPGA）

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [2018年第三届IEEE先进信息技术、电子与自动化控制会议(IAEAC) - 中国重庆 (2018.10.12-2018.10.14)] 2018年第三届IEEE先进信息技术、电子与自动化控制会议(IAEAC) - 膜式法布里-珀罗压力传感器研究

    摘要： 研究了膜片法布里-珀罗（F-P）压力传感器的制造方法。该传感器通过在单模光纤端面焊接中空光纤形成F-P腔，并通过切割和研磨单模光纤制作石英膜片。提出了一种新的拟合解调方法，可一次性获取FP腔的反射率、膜片外表面反射率、F-P腔长及膜片厚度，对传感器制造过程中的参数监测具有高度实用性。实验表明，该传感器具有高灵敏度和线性度，在流体力学测量领域具有重要的应用价值。

    关键词： 光纤、曲线拟合、压力测量、F-P干涉仪、光纤传感器

    更新于2025-09-22 22:10:16

  • [2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 保加利亚索佐波尔(2019.9.6-2019.9.8)] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议(CAOL) - 校准仪器不确定度的蒙特卡罗评估

    摘要： 本文提出了一种蒙特卡洛方法，用于计算校准函数参数应赋予的联合认知概率分布。该方法完全符合《测量不确定度表示指南》补充1中的处理思路，其核心是通过定义参数的测量数学模型，传递校准量的联合概率分布。该数学模型通常源自最小二乘平差过程。当仪器使用时，我们需要获取与指示响应相对应的激励量概率分布，这一目标可通过传递校准曲线参数分布与指示响应分布共同实现。

    关键词： 校准函数、概率分布、曲线拟合、蒙特卡洛方法

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 可持续太阳能供电系统的低复杂度规模设计：基站案例

    摘要： 太阳能供电系统因其无污染且经济高效的能源解决方案而日益普及。设计太阳能供电系统时，需在满足给定断电约束条件下，估算光伏面板的合适尺寸及储能容量。该设计对用户体验质量及网络运营商在断电率和收益方面的利益具有重要影响。本文通过分析太阳能通信节点的设计问题以降低计算开销，其中独立太阳能基站（SS-BS）作为案例研究对象。为此，采用近十年小时级太阳能数据进行研究：首先修订基站功耗模型以实现节能增收，结合小时级太阳能数据与功耗曲线，利用高斯混合模型获取面板尺寸与储能容量的下限值，从而缩小最优成本系统设计的搜索空间；继而通过曲线拟合技术，将成本函数与断电概率建模为面板尺寸和电池单元数量的函数，证明成本函数具有拟凸性，断电概率则为关于这两个变量的凸函数——这些特性将最优成本设计问题转化为凸优化框架，确?；竦萌肿钣沤?。最终提出计算高效的断电感知最优成本设计算法（CECoDA），无需穷举搜索即可估算系统规模。该框架在多个城市太阳能数据上测试验证（以新德里、伊塔那噶、拉斯维加斯和堪萨斯这四个地理区域迥异的城市为例），结果表明：相比现有穷举搜索方法，本优化框架能精准确定系统规模，计算开销降低达94%，相关计算能耗需求亦显著减少。CECoDA算法利用地理位置特有的太阳能辐射特征，在大幅缩短时间的同时实现了经济高效的太阳能系统设计。

    关键词： 计算效率、成本最优的系统规模设计、可持续的太阳能供电系统、太阳能采集、能源中断、高斯混合模型、凸优化、曲线拟合

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • 基于多光谱成像技术的苹果糖度与硬度检测

    摘要： 该论文提出了一种基于多光谱成像的苹果糖度和硬度预测方法。首先通过相关系数法选取了四个特征波长（670、750、780和810纳米）。利用多光谱成像系统采集样品在不同波长下的灰度图像，分别采用洛伦兹函数、修正洛伦兹函数、高斯函数和多项式函数进行拟合，发现修正洛伦兹函数的拟合效果最佳。因此，实验采用修正洛伦兹函数的拟合参数，通过多元线性回归和偏最小二乘回归分析对糖度和硬度进行建模。结果表明，多元线性回归模型的预测效果优于偏最小二乘回归模型。糖度的建模校正相关系数、校正标准差、预测相关系数和预测标准差分别为0.8568、0.6736、0.8395和0.7068；硬度的建模校正相关系数、校正标准差、预测相关系数和预测标准差分别为0.8660、0.3275、0.8407和0.3555。结果还表明，该方法对苹果糖度和硬度的预测是可行的。

    关键词： 坚实度、多光谱成像、曲线拟合、苹果、多元线性回归、糖含量

    更新于2025-09-04 15:30:14