THz-TDS中去除水汽分子影响的信号恢复方法研究

摘要

太赫兹THz时域光谱技术是当前太赫兹应用领域的研究热点之一，其在太赫兹光谱成像和样品光学参数测定等方面的应用中起着重要的作用。THz-TDS实验中水汽分子在THz波段的共振吸收效应很大程度上影响了THz信号测量的准确性。本文通过对维纳滤波、BP神经网络两种信号处理方法的分析实现以及对小波多尺度分解原理算法的研究，设计了一种基于小波变换的多尺度信号恢复方法；在此方法基础上，实现了对受水汽吸收影响的受损THz信号的恢复。本文创新之处在于：将小波多尺度分解与维纳滤波和BP神经网络相结合，将受损THz信号经多尺度分解后的各尺度分量通过维纳滤波和BP神经网络进行处理后重构，完成对受损THz信号的恢复。
　　本文主要研究工作如下：
　　(1)研究了THz信号特点和水汽分子在THz波段的吸收特性，完成了基于小波变换的多尺度信号恢复方法的总体方案设计及总体框图。
　　(2)完成了THz-TDS的光路搭建与校准，通过THz-TDS对THz信号进行了采集和数据预处理。通过计算THz-TDS动态范围和系统性噪比分析选取THz信号研究频段。
　　(3)实现了单独使用维纳滤波对THz信号的恢复及仿真。构建了BP神经网络并完成了神经网络的学习和训练，将单独使用BP神经网络进行THz信号恢复的结果进行仿真。同时还将维纳滤波与BP神经网络结合进行信号恢复，根据三种恢复方法的恢复信号频谱对比和吸收度曲线定性分析恢复效果。
　　(4)通过基于Mallat算法的离散小波变换对THz信号进行多尺度分解。以小波硬阈值去噪后的信噪比均值作为选取标准，在不同滤波长度的Daubechies小波簇和symlet小波簇中选则最优小波基。根据分解后各级小波分量的频率特性确定了分解级数，对比和分析了THz信号各级分量的时频特性。
　　(5)实现了基于小波变换的多尺度信号恢复方法对受损THz信号的恢复并分析恢复结果。采用信号波动率和相对提升量两个参数作为标准对信号恢复效果进行定量分析。选取多组受损THz信号，通过单独使用维纳滤波、单独使用BP神经网络、维纳滤波加BP神经网络以及本文提出的多尺度信号恢复四种方法进行信号恢复，选取8组实验进行实验结果比较，得出实验结论并分析。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2课题研究目的及意义

1.3课题研究的国内外现状分析

1.4 THz信号处理关键技术分析

1.5论文工作的主要内容

第2章 THz信号预处理及信号恢复方案设计

2.1THz信号采集及预处理

2.2 水汽对THz信号影响特性研究

2.3 THz信号恢复总体方案设计

2.4本章小结

第3章基于维纳滤波和BP神经网络的信号恢复仿真实现

3.1 维纳滤波设计与仿真实现

3.2BP神经网络构建与仿真实现

3.3 维纳滤波加BP神经网络恢复信号仿真

3.4 本章小结

第4章 THz信号的小波多尺度分解实现

4.1 针对THz信号的多分辨率分析

4.2 小波基选取

4.3 基于Mallat算法的离散小波变换实现

4.4 本章小结

第5章受损THz信号的多尺度信号恢复实现

5.1多尺度信号恢复方法算法流程设计及仿真实现

5.2四种THz信号恢复方法的波动率比较

5.3四种THz信号恢复方法的相对提升量比较

5.4多组THz信号恢复实验结果对比

5.5本章小结

第6章总结与展望

6.1 论文工作总结

6.2 进一步研究展望

致谢

参考文献

攻读学位期间参加的科研项目