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摘要
为了解决光时域反射仪(optical time domain reflectometer, OTDR)中背向散射信号受噪声干扰严重问题，本文提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和改进小波阈值的OTDR信号去噪算法，利用CEEMDAN分解算法具有的抗模态混叠现象和降低重构误差等优点，将信号分解为若干IMF分量，根据相关系数的分析方法，找到噪声占主导的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量和信号占主导的IMF分量的临界点，去除噪声占主导的IMF分量，并将改进的小波阈值去噪方法对信号占主导的IMF分量进行去噪，最后重构信号。结果表明，本文提出的方法与传统的硬阈值方法、CEEMDAN-硬阈值方法和改进的小波阈值方法相比，能更好地抑制噪声，并达到更好的去噪效果，突显OTDR事件特征，更易于事件的检测。
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