Segmented wavelet de-noising algorithm based on improved threshold function for optical fiber sensing

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.01.014

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Segmented wavelet de-noising algorithm based on improved threshold function for optical fiber sensing

更新时间：2025-09-01

- Segmented wavelet de-noising algorithm based on improved threshold function for optical fiber sensing
- Vol. 46, Issue 1, Pages: 83-88(2020)
- 作者机构：
  
  1. 1:北京石油化工学院信息工程学院
  2. 2:北京化工大学信息科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.01.014
  CLC：
- Published：2020
- 稿件说明：
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Segmented wavelet de-noising algorithm based on improved threshold function for optical fiber sensing[J]. 2020, 46(1): 83-88.
DOI：

Segmented wavelet de-noising algorithm based on improved threshold function for optical fiber sensing[J]. 2020, 46(1): 83-88. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.01.014.

摘要

危险化学品立体仓库火灾预警系统采用光纤传感技术测量仓库内各位置温度值

在处理光纤测温数据时

传统小波去噪算法易产生人为振荡。针对此问题提出了基于改进阈值函数的分段小波去噪算法。将数据中易引发伪吉布斯现象的部分划分为准高温段采用平移不变法处理

其他部分采用传统小波去噪算法。采用阈值法处理小波系数时

设计了改进阈值函数以减小数据失真和数据波动。实验结果表明

与传统小波去噪相比

算法在不同信噪比情况下都能有效消除数据震荡

具有良好的去噪效果。

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