基于改进压缩感知技术的Φ-OTDR系统研究

研究了一种基于改进压缩感知技术的相敏光学时域反射计(phase-sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统。对于压缩感知技术,信号稀疏度K直接影响信号恢复的质量。为了提高信号恢复的质量,应该获得更接近原始信号的真实稀疏性度K。因此,提出了一种基于硬阈值的信号稀疏度K的计算方法,同时,采用结合收缩阈值的重构方法,尽可能保留信号的有效成分。实验结果表明,振动频率为1 kHz的正弦振动信号在5.6 km的距离处被成功地重建。与常用的硬阈值压缩传感技术、移动平均去噪技术和Sym8小波去噪技术相比,所提出的压缩感知技术的信噪比分别提高了3.55、13.2和8.02 dB。

基于光纤光栅的呼吸测量及分类研究

本文对基于光纤布拉格光栅(FBG)的呼吸测量及分类系统进行了研究。为了方便智能穿戴的需要,用聚二甲基硅氧烷对裸光纤光栅进行了封装,搭建呼吸监测系统,实现了呼吸信号的测量。采集了屏息、咳嗽、正常呼吸和运动后呼吸四种呼吸信号,基于小波分解与重构,对采集的呼吸信号进行预处理并提取呼吸信号的频率、振幅因数、波形因数和能量作为区分呼吸类型的特征。构建基于支持向量机(SVM)的呼吸分类模型,采用粒子群(PSO)优化SVM的模型参数,最后实现了97.1875%的分类准确率。该系统具有成本低、结构紧凑、设计简单等特点,可以丰富数字诊疗技术。