本申請涉及平衡光電探測器，尤其涉及一種平衡光電探測器的噪聲抑制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，在高速光電探測領(lǐng)域，平衡光電探測器（balanced?photodetector，?bpd）因其差分探測器的結(jié)構(gòu)能夠有效抑制共模噪聲，成為一種重要的探測器類型。然而，隨著應(yīng)用場景對高速響應(yīng)特性要求的提高，如何在保持平衡光電探測器高速響應(yīng)特性的同時(shí)，優(yōu)化其噪聲抑制算法，成為一個(gè)亟需解決的問題。電子噪聲抑制技術(shù)在光電探測器中一直占據(jù)重要地位，特別是在高速信號處理時(shí)，噪聲的引入會嚴(yán)重影響信號的質(zhì)量和系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)的噪聲抑制方法多依賴于硬件層面的改進(jìn)，如采用高性能的pin光電二極管和低噪聲放大器。然而，這些方法在面對復(fù)雜環(huán)境噪聲和信號處理需求時(shí)顯得力不從心。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┝艘环N平衡光電探測器的噪聲抑制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于降低平衡光電探測器的數(shù)據(jù)噪聲，提高平衡光電探測器的準(zhǔn)確性。

2、第一方面，本申請實(shí)施例提供一種平衡光電探測器的噪聲抑制方法，該方法包括：

3、獲取平衡光電探測器的第一采樣序列；

4、對所述第一采樣序列進(jìn)行數(shù)字濾波處理，得到第二采樣序列；

5、對所述第二采樣序列進(jìn)行自相關(guān)分析，并構(gòu)建自回歸模型，得到第一預(yù)測序列；

6、根據(jù)所述第一預(yù)測序列、所述第二采樣序列和所述自回歸模型，構(gòu)建自回歸移動平均模型，獲取所述自回歸移動平均模型在預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第二預(yù)測序列；

7、獲取所述預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第三采樣序列，根據(jù)所述第二預(yù)測序列和第三采樣序列進(jìn)行噪聲評估，得到初步噪聲序列；

8、獲取所述平衡光電探測器的實(shí)時(shí)采樣序列，在所述自回歸移動平均模型中，將所述實(shí)時(shí)采樣序列與所述初步噪聲序列進(jìn)行加權(quán)融合，得到光電差分信號。

9、第二方面，本申請實(shí)施例提供一種平衡光電探測器的噪聲抑制裝置，該裝置包括：

10、數(shù)據(jù)采樣模塊，用于獲取平衡光電探測器的第一采樣序列；

11、數(shù)據(jù)濾波模塊，用于對所述第一采樣序列進(jìn)行數(shù)字濾波處理，得到第二采樣序列；

12、模型構(gòu)建模塊，用于對所述第二采樣序列進(jìn)行自相關(guān)分析，并構(gòu)建自回歸模型，得到第一預(yù)測序列；

13、模型優(yōu)化模型，用于根據(jù)所述第一預(yù)測序列、所述第二采樣序列和所述自回歸模型，構(gòu)建自回歸移動平均模型，獲取所述自回歸移動平均模型在預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第二預(yù)測序列；

14、噪聲評估模塊，用于獲取所述預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第三采樣序列，根據(jù)所述第二預(yù)測序列和第三采樣序列進(jìn)行噪聲評估，得到初步噪聲序列；

15、數(shù)據(jù)處理模塊，用于獲取所述平衡光電探測器的實(shí)時(shí)采樣序列，在所述自回歸移動平均模型中，將所述實(shí)時(shí)采樣序列與所述初步噪聲序列進(jìn)行加權(quán)融合，得到光電差分信號。

16、第三方面，本申請實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器；

17、所述存儲器用于存儲計(jì)算機(jī)程序；

18、所述處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序并在執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如本申請實(shí)施例中任一種所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法。

19、第四方面，本申請實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)使所述處理器實(shí)現(xiàn)如本申請實(shí)施例中任一種所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法。

20、本申請實(shí)施例提供一種平衡光電探測器的噪聲抑制方法，該方法包括：獲取平衡光電探測器的第一采樣序列；對第一采樣序列進(jìn)行數(shù)字濾波處理，得到第二采樣序列；對第二采樣序列進(jìn)行自相關(guān)分析，并構(gòu)建自回歸模型，得到第一預(yù)測序列；根據(jù)第一預(yù)測序列、第二采樣序列和自回歸模型，構(gòu)建自回歸移動平均模型，獲取自回歸移動平均模型在預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第二預(yù)測序列；獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第三采樣序列，根據(jù)第二預(yù)測序列和第三采樣序列進(jìn)行噪聲評估，得到初步噪聲序列；獲取平衡光電探測器的實(shí)時(shí)采樣序列，在自回歸移動平均模型中，將實(shí)時(shí)采樣序列與初步噪聲序列進(jìn)行加權(quán)融合，得到光電差分信號。通過上述方法，通過對第一采樣序列進(jìn)行數(shù)字濾波處理，減少了初始數(shù)據(jù)中的高頻噪聲干擾，通過自相關(guān)分析構(gòu)建自回歸模型，并生成第一預(yù)測序列，進(jìn)一步捕捉數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律和趨勢，提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，然后，基于自回歸模型和第二采樣序列構(gòu)建自回歸移動平均模型，生成預(yù)設(shè)時(shí)間段的第二預(yù)測序列，該模型能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)變化，提供更可靠的噪聲評估，再比較分離出初步噪聲序列，在自回歸移動平均模型中，將實(shí)時(shí)采樣序列與初步噪聲序列進(jìn)行加權(quán)融合，得到最終的光電差分信號，這一步驟確保了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與噪聲估計(jì)的最佳結(jié)合，大幅降低了噪聲的影響，顯著提高了平衡光電探測器復(fù)雜的噪聲環(huán)境中輸出信號的準(zhǔn)確性和可靠性。

技術(shù)特征：

1.一種平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，該方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，所述對所述第一采樣序列進(jìn)行數(shù)字濾波處理，得到第二采樣序列，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，所述對所述第二采樣序列進(jìn)行自相關(guān)分析，并構(gòu)建自回歸模型，得到第一預(yù)測序列，包括：

4.如權(quán)利要求1所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一預(yù)測序列、所述第二采樣序列和所述自回歸模型，構(gòu)建自回歸移動平均模型，包括：

5.如權(quán)利要求4所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，所述將所述自回歸模型和所述移動平均模型進(jìn)行融合，得到所述自回歸移動平均模型，包括：

6.如權(quán)利要求1所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，獲取所述預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第三采樣序列，根據(jù)所述第二預(yù)測序列和第三采樣序列進(jìn)行噪聲評估，得到初步噪聲序列，包括：

7.如權(quán)利要求1所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法，其特征在于，所述獲取平衡光電探測器的第一采樣序列，包括：

8.一種平衡光電探測器的噪聲抑制裝置，其特征在于，所述平衡光電探測器的噪聲抑制裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器；

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)使所述處理器實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一種所述的平衡光電探測器的噪聲抑制方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┝艘环N平衡光電探測器的噪聲抑制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取平衡光電探測器的第一采樣序列；對第一采樣序列進(jìn)行數(shù)字濾波處理，得到第二采樣序列；對第二采樣序列進(jìn)行自相關(guān)分析，并構(gòu)建自回歸模型，得到第一預(yù)測序列；根據(jù)第一預(yù)測序列、第二采樣序列和自回歸模型，構(gòu)建自回歸移動平均模型，獲取自回歸移動平均模型在預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第二預(yù)測序列；獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段對應(yīng)的第三采樣序列，根據(jù)第二預(yù)測序列和第三采樣序列進(jìn)行噪聲評估，得到初步噪聲序列；獲取平衡光電探測器的實(shí)時(shí)采樣序列，在自回歸移動平均模型中，將實(shí)時(shí)采樣序列與初步噪聲序列進(jìn)行加權(quán)融合，得到光電差分信號。

技術(shù)研發(fā)人員：周其,梁志康,鄒洋,周康
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市維度科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19