发明名称 准分子激光器干涉条纹的数据处理方法
摘要 一种准分子激光器干涉条纹的数据处理方法,该方法将准分子激光利用标准具、透镜等形成的干涉条纹成像到光电二极管阵列上,经数据采集模块送计算机采用总体平均经典模态分解方法进行数据处理。本发明引入噪声辅助信号进行处理,经过多次平均后,噪声相互抵消,重构原始信号,提高了测量的精度和准确度,更有利于后期的精密计算。
申请公布号 CN103258129A 申请公布日期 2013.08.21
申请号 CN201310169499.4 申请日期 2013.05.09
申请人 中国科学院上海光学精密机械研究所 发明人 姜;张海波;袁志军;周军;耿立明;魏运荣
分类号 G06F19/00(2011.01)I;H01S3/00(2006.01)I 主分类号 G06F19/00(2011.01)I
代理机构 上海新天专利代理有限公司 31213 代理人 张泽纯
主权项 一种准分子激光器的干涉条纹数据处理方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:1)构建干涉条纹数据处理装置:沿准分子激光器发出的激光方向依次是聚焦透镜(1)、第一熔融石英光纤(2)、光纤耦合器(3)、第二熔融石英光纤(4)、波长精测装置(5)、光电二极管阵列(6)、数据线(7)和计算机(8),所述的波长精测装置(5)依次由透镜(9)、微透镜阵列(10)、标准具(11)和成像透镜(12)构成;2)准分子激光器发出的激光经聚焦透镜(1)、第一熔融石英光纤(2)传输到光纤耦合器(3)分束,较弱的光束作为信号光经第二熔融石英光纤(4)输入波长精测装置(5)的输入端,所述的信号光经成像透镜(12)成像在光电二极管阵列(6),该光电二极管阵列(6)记录的条纹信息经数据线(7)传递给计算机(8);3)计算机(8)将条纹信息显示为时域信号S(t),并用总体平均经典模态分解方法对时域信号S(t)进行下列处理:①在时域信号S(t)中分别加入N次均值为0,幅值标准差为常数的高斯白噪声ni(t),得到Si(t):Si(t)=S(t)+ni(t);式中,i=1~N,N>100;②将N个Si(t)分别进行总体平均经典模式分解,得到K个固有模式函数分量和一个余项ri(t): <mrow> <msub> <mi>S</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mi>ij</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>式中,Cij(t)表示第i次加入高斯白噪声后,分解所得到的第j个固有模式函数分量,j=1~K;③将以上步骤对应的固有模式函数分量进行总体平均运算,得到总体平均经典模式分解后的固有模式函数分量Cj(t)及余项r(t): <mrow> <msub> <mi>C</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mi>ij</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow> <mrow> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>④S(t)可表示为K个固有模式函数分量与一个余项的和: <mrow> <mi>S</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>⑤重构信号:由于白噪声是零均值噪声的特性,经过多次平均后,噪声将相互抵消,总体均值的结果就可作为最终结果,r(t)可忽略,重构信号为: <mrow> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mi>j</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>.</mo> </mrow>
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