论文部分内容阅读
激光器发出一束光线,照射在外部物体上,这束光经外部物体反射、散射后,一部分光又返回到激光器的谐振腔内,与谐振腔内的激光进行混合,从而调制了激光器的输出功率,这种现象就叫做光反馈自混合干涉(Optical Feedback Self-Mixing Interference,简称OFSMI)。相较于传统的干涉系统,OFSMI技术构成的系统具有结构简单紧凑、易准直等优点。OFSMI信号中携带着外部物体的诸多信息,因此,多用于物理量传感测量。目前,OFSMI系统应用于机械测量如位移、振动、距离、轮廓等的传感测量。由于OFSMI测量系统具有高分辨率、高精度等优点,所以该技术在传感测量领域具有广阔的研究前景。本文以自混合干涉效应的理论模型为基础,选取不同的反馈水平进行了Matlab仿真分析,验证了模型的准确性。但实验中得到的OFSMI信号中带有大量的噪声,消除噪声可以提高测量精度和分辨率,因此本文研究了自混合干涉信号噪声处理的两种方法。1、基于小波变换的自混合干涉信号的降噪方法。小波变换将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征值提取提供了有效途径,尤其在信号降噪方面比较方便。本文通过选取合适的正交小波、确定分解层次,并通过选取不同的光反馈水平和激光器线宽展宽因数进行仿真实验,得到了较纯正的OFSMI信号,且信噪比有了较大的提高。2、基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)的自混合干涉信号的降噪方法。SVD将自混合干涉测量信号在相空间内进行重构,通过选取不同偶数采样点及奇数采样点进行仿真,确定重构矩阵的维数,然后对重构矩阵进行奇异值分解,从而达到降噪的目的。通过仿真分析,SVD降噪方法可以有效地减少信号中的噪声成分。最后,给出了本文的结论,并提出了光反馈自混合干涉信号在噪声处理方面有待进一步深入研究的问题。