公开(公告)号：CN117907788B

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410117598.6

申请日：2024-01-29

申请人： 长春理工大学

发明人： 曲畅 ,  王宇轩 ,  陈晓娟 ,  张昭华 ,  刘禹盟 ,  王思雨

IPC分类号： G01R31/26 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种半导体激光器低频噪声检测方法，涉及微弱信号检测技术领域，包括：采集原始信号；对原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，计算模态分量与原始信号的相关性，根据相关性区分背景噪声和低频噪声信号主导的模态分量；构造随机共振模型，并通过改进的白鲸优化算法进行优化；将背景噪声主导的模态分量输入到随机共振模型中进行处理，得到处理后的背景噪声模态分量；将背景噪声模态分量、低频噪声信号主导的模态分量与残差进行重构，得到检测出的低频噪声信号。本发明有效解决了模态混叠，相较于传统线性提取算法，可以有效发挥随机共振模型从噪声向信号转移能量的优势，能够在更强的背景噪声中提取低频噪声。

公开(公告)号：CN117907788A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410117598.6

申请日：2024-01-29

申请人： 长春理工大学

发明人： 曲畅 ,  王宇轩 ,  陈晓娟 ,  张昭华 ,  刘禹盟 ,  王思雨

IPC分类号： G01R31/26 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种半导体激光器低频噪声检测方法，涉及微弱信号检测技术领域，包括：采集原始信号；对原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，计算模态分量与原始信号的相关性，根据相关性区分背景噪声和低频噪声信号主导的模态分量；构造随机共振模型，并通过改进的白鲸优化算法进行优化；将背景噪声主导的模态分量输入到随机共振模型中进行处理，得到处理后的背景噪声模态分量；将背景噪声模态分量、低频噪声信号主导的模态分量与残差进行重构，得到检测出的低频噪声信号。本发明有效解决了模态混叠，相较于传统线性提取算法，可以有效发挥随机共振模型从噪声向信号转移能量的优势，能够在更强的背景噪声中提取低频噪声。