申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117705315A

主分类号：G01K11/32

分类号：G01K11/32;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法。该方法解调阶段不依赖昂贵的光谱分析仪，仅需测量取样波长处的相对光强，即可由经标定数据训练好的神经网络实现对待测量的解调。神经网络的训练数据由传感器标定过程提供。标定过程中，首先用光谱分析仪测得随待测量变化的游标效应光谱，然后依次对实测光谱进行快速傅里叶变换、最优化光谱拟合、光谱重构和插值，最后通过对重构光谱进行波长取样，将不同波长间的相对光强比作为数据集并用之训练神经网络。解调系统由多个波长的DFB激光器、合束器、3dB耦合器、传感器、信号光探测器、参考光探测器、信号处理模块构成。DFB激光器的波长与标定过程中的取样波长一致。驱动电路依次开关不同波长的DFB激光器，由两个光电探测器测得相对光强，将不同波长间的相对光强比作为输入参数提供给信号处理模块中的智能算法，经过智能算法的计算输出待测量的值。本发明解调阶段无需光谱分析仪和光谱包络提取，具有成本低、可实时解调、易于集成和便于应用等优点。

主权项：1.一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其特征是：包括标定和解调两个阶段。标定阶段包括传感器的光谱响应测量、干涉仪特征参数的提取、光谱重构和插值、光谱波长取样、训练神经网络；解调阶段包括测量相对光强、经神经网络计算输出待测量。解调系统由DFB激光器、合束器、3dB耦合器、信号光探测器、参考光探测器和信号处理模块构成，通过测量取样波长处的相对光强，将不同波长间的相对光强比作为参数输入训练好的神经网络来实现待测量的解调。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法

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