导语：近年来，微型光谱仪在体积小、价格便宜方面展现出巨大的潜力，但其光谱分辨力仅有0.1nm的精度远低于FBG解调所需的pm级分辨力。为此，本文提出了一种基于F-P可调谐滤波器和波长基准器，采用插值-相关谱法的高精度FBG传感器解调方法。

引言

光纤Bragg光栅（FBG）传感器是以FBG作为敏感元件的功能型光纤传感器，它们广泛应用于温度、应变等外界参量监测。当这种传感器受到环境变化时，Bragg波长会发生相应漂移，因此研究如何精确测量这一漂移量成为了关键问题。由于目前市场上普遍使用的大型光谱仪体积庞大且不便携带，而新兴微型光谱仪虽然小巧但其分辨率不足以满足高精度需求，因此本文提出了一个全新的解决方案。

FBG传感器原理

根据Bragg衍射原理，当宽带发源灯发出的灯入射到FBG中时，通过反射回来的窄带范围内的一部分被称作Bragg波长。在这个过程中，栅距A和有效折射率neff共同决定了λB。因此，可以将它看作一种窄带滤波器，其中心频率就是λB。当环境因素如应变或温度改变导致栅距或有效折射率发生变化时，被反射回来的λB也随之发生变化。这使得通过实时监测反射信号中的λB偏移，再结合对Δnff, ΔΛ与待测物理量之间线性关系，我们可以获得待测物理量的变化。

插值-相关谱法原理

相关谱法利用以下特点：在许多FBG系统中，由于只有功率起伏和总体漂移，而形状保持不变，这类似于高斯分布。这意味着我们可以通过比较原始频谱与漂移后频谱相似性的互相关函数来确定 λ 的偏移。下面首先给出理论分析。

设两个样本分别为X(i) 和 Y(i)，(i=1, 2, 3…N)表示不同长度，其中j为加在x上的 λ 偏移，以超出范围[1,N]视为零。此运算定义如下：

R(j)=∑(i-j)x(i-j)*Y(i)

根据互相关性质，当 x(i-j) 与 Y(i) 重叠得最多，最相似的时间得到最大值。

因为每个 FBG 反射回来的频譜都类似于高斯分布，所以，只要采集一个基准頻譜，与实測頻譜进行互相關運算，并求得互相關值最大時對應到的 j 值，就能得到實測頻譜與基準頻譜間共通部分，這個共通部分代表了 B ragg 波長 的偏移，也就是我們需要找到的信息。

重要的是，该方法比峰值检测法具有更高的精度，因为峰值检测法计算的是原始反射频谱中的最大值，而插入相关计算则是计算一系列对应不同偏移量下的相关值中的最大值。在计算每个相关函数时，对许多频域样本做了相加运算，这会按照 N 的平方根规律有效抑制实际原始信号中的噪声，从而提高 λ 测量精度。

实验结果

为了降低系统硬件实现难度并保证解调速度，使波长测量进一步提高，本文还结合了线性插入技术，将整个工作流程简化为，在原始频谱中每两点间线性插入一些点，然后再利用已知技术得到 B ragg 波長 偏离。此目的主要是在原始图像更加接近浮动图像后，在使用该方法进行更准确地确定 B rag g 波長 偏离。

[b]3、实验结果[/b]

实验装置如图1所示，用中心波长1500nm LED发出30nm宽幅发出的亮泽二极管经过3dB耦合后的LED发出照明二极管进入F-P可调谐滤镜（FOOL2上机），然后经电磁转换放大D/A转换进入数字信号处理单元（DSP）执行插入-关联分析（图4）。

3.1 插入-关联分析与峰顶检测比较实验

对于两个不同的强烈天气反应照片连续拍摄10次，每次记录一次数据并从这些数据生成平均数，以消除设备误差影响，并保留用于统计测试效能结果，如表5所示。

从表5可以看出，在相同条件下，不同类型测试产生同样的平均数，但标准差却有显著区别。这说明当你用较少数量的人工智能模型预测一个问题的时候，你可能会获得比其他方式更好的答案。如果你的目标是尽可能快地找到答案，那么这可能是一个好主意。但如果你的目标是尽可能详细地了解问题，那么你可能需要更多的人工智能模型来帮助你完成任务。你需要考虑的是，你想要解决的问题是否需要详细信息，以及你愿意花费多少时间去获取这些信息。如果你正在寻找快速简单的一般答案，那么减少人工智能模型数量是一个好选择。如果您正在寻找深层次理解，则应该增加人工智能模型数量，即使这意味着花费更多时间来收集数据和训练它们。而现在，让我们回到我们的具体例子，并探讨一下为什么有人选择使用较少的人工智能模型而不是更多人工智能模型的情况。