基于稀疏快速傅里叶变换的光纤F P传感器腔长解调方法

因光纤法布里-珀罗(F-P)传感器的干涉光信号频谱具有稀疏性, 求解腔长时, 传统的快速傅里叶变换(FFT)算法需要计算整个频率范围内的频谱成分, 计算速度较慢。稀疏快速傅里叶变换(SFFT)算法只需计算干涉光信号的主要频谱成分, 通过频谱重排、窗函数滤波、频域降采样, 以及循环定位与估值, 能快速地计算出信号频谱中K个极大的傅里叶系数, 从中找出腔长对应的频率, 解调出腔长。该算法结构简单, 时间复杂度低。通过分析光纤F-P传感器腔长解调系统的实际干涉光信号, 验证解调结果的准确性, 以及相比FFT算法的高效性。因此, SFFT算法适用于对光纤F-P传感器腔长进行在线实时解调, 以实时测量物