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摘要
提升数据处理能力是实现光纤电流传感器（FOCS）在微弱电流检测领域中应用的重要支撑。针对独立成分分析（ICA）算法对信源数量的要求和变分模态分解（VMD）对冲击噪声处理能力不足的问题，采用优化参数的变分模态分解与独立成分分析联合算法（OVMD-ICA算法），提升微弱电流检测能力。首先，在分析全光纤电流传感器输出信号的特征和噪声特性的基础上，以能量谱熵为目标函数，采用捕食者算法（HPO算法）获取模态参数K和二次惩罚因子α，完成变分模态分解。然后，通过设置相关系数阈值，对各模态函数分类并构建虚拟通道，以满足ICA对信源数量的要求，并采用FastICA算法实现盲源分离。最后，通过对比实验确定了该方法的有效性，发现采用所提方法能够实现3 mA微弱电流的识别检测。
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