基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法

针对光纤光栅传感器信号的处理，本发明公开了一种基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法，包括：获取不同中心波长的反射光谱数据；设置不同参数的卷积核；二者卷积得到模拟光谱数据，将模拟光谱数据的时域以及频域信号均通过GAF编码技术转化为二维图像并进行拼接，以扩展数据间的关联性；构建自适应傅里叶反卷积神经网络模型；反卷积神经网络以拼接图像为输入，以卷积核的参数为输出；训练完成后，通过解调仪采集光纤光栅传感器反射光谱信号，利用模型确定解调仪的系统响应。本发明获取得卷积核能用于真实光纤光谱信号的还原，这将极大提高光纤光栅解调仪后续各类特征提取的准确性，从而提高其在复杂信号环境中的适用性和稳定性。