基于模式分解的光纤散斑传感方法及装置

本发明公开了一种基于模式分解的光纤散斑传感方法。对光纤散斑传感器的散斑图进行特征提取，并将所提取的特征输入预先训练的机器学习模型，机器学习模型输出所述散斑图所对应的传感参量；使用以下方法进行所述特征提取：先对散斑图进行模式分解，得到散斑图所包含各本征模态的幅度信息和相位信息；然后以所得到的各本征模态的幅度信息和/或相位信息构建所述特征。本发明还公开了一种基于模式分解的光纤散斑传感装置。本发明首次提出依据光纤中各模式的幅度和/或相位信息来实现对各类传感参量的快速准确估计，在实现高精度、多参数的光纤传感测量的同时，提高传感精度和稳定性，降低设备配置成本和对复杂模型的依赖，并拓展光纤传感的应用范围。