POTDR振动传感系统的数据处理与分析方法.doc

POTDR振动传感系统的数据处理与分析方法 第30卷第11期xx年11月电子测量与仪器学报JOURNAL OFELECTRONIC MEASUREMENTAND INsTRUMENTATIoN3O No1】1671DOI1013382jjemixx11007POTDR振动传感系统的数据处理与分析方法陈勐勐王(1南京晓庄学院电子工程学院峰张旭苹卫南京211171；2南京大学开夏顾书龙米光通信工程研究中心南京210093)摘要偏振敏感光时域反射仪(POTDR)可用于检测光纤中背向传输瑞利散射信号里由振动引起的偏振态变化信息。 立足于将基于偏振敏感光时域反射仪的全分布式振动传感器开发成一个便捷的测量仪器，研究了偏振敏感分布式振动光纤振动传感实验系统的数据处理与分析方法，重点研究了数字平均降噪和小波降噪以提高系统的响应实时性和信噪比。 研究上述方法下系统的信噪比、响应时间、振幅分辨率、频率分辨率等参数所能达到的精度。 研究结果表明使用时域波形平均的方法和小波降噪的方法均可大幅提高系统信噪比。 系统实现了14km的分布式振动传感，在126S的时间响应下达到1Hz的频率分辨率，系统信噪比达10dB。 关键词数据处理与分析；数字平均；小波降噪；傅里叶分析TN91174；TP2121A国家标准学科分类代码51020Data processing and analysis method ofPOTDR vibration sensing systemChen MengmengWang FengZhang XupingWei KaixiaGu Shulong(1School of Electronic Engineering，Nanjing XiaozhuangUniversity，Nanjing211171，China；2Institute ofOptical CommunicationEngineering，Nanjing University，Nanjing210093，China)AbstractPolar ization optical time domain reflectometer(POTDR)can beused tomonitor thechanging informationof polar ization state of theback Rayleighscatter ingsignal inf ibercaused byvibrationIn thispaper，a convenientmeasuring instrumentis developedby thedistr ibutedvibration sensorbased onpolarizationoptical timedomain reflectometerThe dataprocessing and analysismethodof thevibrationsensingsystem based on POTDRare studied，and thedigital averagenoise reductionand thewavelet noisereduction aremainly studiedin ordert0improve thereal-time performanceand signal to noise ratio of the systemThe signalto noiseratiothe response time andtheequency resolutionofthe system areresearchedThe researchresults showthat themethod0f timedomain waveform average andwavelet noisereduction canboth significantly improvethe systemsignaltonoiseratioIn thissystem。 a distancerange of14km canbe achievedwith theequency resolutionof1Hz andthesystemresponsetimeof126SKeywordsdata processingandanalysis；digital average；wavelet noisereduction；Four ieranalysis1引目光纤传感器具有体积小、重量轻、测量灵敏度高、复用能力强、抗电磁干扰、易于嵌人材料内部等诸多优点，近年来受到广泛关注，基于偏振敏感光时域反射仪(Polarization opticaltimedomainref lectometry，POTDR)的全分布式振动传感器便是其中一种典型的全分布式光纤传感系统。 POTDR利xx-07Received Datexx-07基金项目江苏省高校自然科学研究项目(16KJB510019，16KJB140008)、南京晓庄学院青年专项基金(xxNXY100，xxNXY034)资助项目电子测量与仪器学报第30卷用光的偏振态受振动影响的特性，当光纤沿线受到振动干扰时，光纤中瑞利背向散射光信号的偏振态会因振动信号的干扰而发生变化m J，偏振态的变化导致偏振光的强度发生变化，因此通过研究光纤背向瑞利散射偏振光信号的强度变化可以获得光纤沿线受外界振动干扰的信息。 POTDR具有分布式、长距离、实时l生和振动敏感等特点，有望用于对长距离栅栏、桥梁和建筑物等沿线振动的全分布式监测。 POTDR系统在实际应用中因为振源的振幅大小可能不一，所以传感器的振幅分辨率是非常重要的；又由于振动干扰信号的非连续性对POTDR系统的实时响应l生要求也很高；另外不同振动源的振动频率不一。 ，传感器的频率分辨率有助于判断不同的振动类型，因此POTDR系统的实时响应性、振幅分辨率、频率分辨率、定位等是制约其实用化的重要参数。 本文立足于重点提取上述重要参数的指标，研究对POTDR系统测量数据的处理与分析方法。 POTDR实验系统，在信号接收端先使用的检偏器对背向瑞利散射信号进行检偏，由于瑞利散射本身较弱，光纤沿线的双折射变化、噪声等原因造成时域测量曲线的信噪比较差。 实验系统中所用的光电探测器(photo detector，PD)增益比较高为1O Vw，PD的高增益在放大信号的同时也放大了输出信号中的噪声，对信号的信噪比起不到改善作用，因此如何提高信号的信噪比是POTDR系统的一个关键问题。 光信号的偏振态在受振动影响的同时也受其它外界环境因素(如风、温度等的变化)干扰的影响，若系统只分析时域信号则只能得到系统受干扰点的位置，不能判断干扰源的类型，更无法得到振动源的振动频率等信息。 光纤本身固有双折射和外界风、温度、湿度等自然环境的变化都会引起偏振态(stateofpolarization，SOP)的变化，因此在对数据进行频谱分析之前，必须先研究对数据做降噪处理的一些数据处理方法，数字平均方法和小波变换在数据降噪过程中的使用较为广泛，本文主要研究以上两种方法对POTDR数据进行降噪。 2POTDR数据处理与分析方法21时域平均和傅里叶变换频域分析假设POTDR所使用的数据采集卡每次采集并处理1S内的时域数据，由于探测脉冲周期为100s，1S的数据量也即10000条时域测量曲线，每条时域测量曲线内含l000个数据点。 分别对光纤上每一点的时域数据做快速傅里叶变换(FFr r)(即分别提取10000条曲线中每一条曲线上同一位置的数据后，将提取出的数据做FFT变换)。 如此做1000次含10000个数据点的曲线的FFT变换，数据处理所需时间很长(约546S)，系统响应实时性很差；若从原始数据中等间隔抽样后做FFT变换所得结果的信噪比又很差；这里提出采取数字平均的方法先对10000条时域测量曲线作平均，然后再对平均后的数据做F兀1变换，数字平均方法的具体步骤将在下一段内容中详细给出。 根据统计理论，使用数字平均方法对随机噪声平均的次数足够多后，噪声趋近于0，这样可极大的提升信噪比。 理论上，次平均过后，系统动态范围提升为51ogN，这里POTDR系统对时域数据做50次平均，也即将动态范围提升85dB。 采用数字平均方法对时域测量曲线的详细处理过程及示意图如图1所示，具体处理步骤如下。 一一一L?、L一L(a)时域周期信号?一(b)平均后的时域信号(b)Averagedtime domainsignal l(c)排成矩阵的时域信号(d)图(c)的转置矩阵(c)Time domainsignal schedulingin matrix(d)Transpose matrixof(c)图1时域波形平均算法示意图Fig1Schematic diagramfor timedomain wavef ormaveragealgorithm1)平均降噪。 设POTDR在1S内的采样点数为NMZ，其中n是每个周期内包含的数据点数，NM为1s内总的采样周期数。 先将连续个周期的时域测量曲线按周期做平均，为原始数第11期POTDR振动传感系统的数据处理与分析方法据做降噪处理，如图1(a)中所示，将时域信号的连续个周期做平均得到一条平均测量曲线，向后依次做相应的平均计算，即图1(a)(b)的过程，NM个周期的数据平均后获得个周期的数据，其平均处理结果如图1(b)所示。 2)矩阵重新赋值及转置。 平均处理后的数据仍然是连续的一维数组，将此一维数据按周期逐行赋给一个矩阵A(为原始数据平均后的周期个数)，如图1(C)所示，再将矩阵转置为A，如图1(d)所示。 3)FFT变换。 图1(d)中矩阵的某一行内的各个数据代表被测光纤上同一点在连续个周期内的平均偏振分量；将矩阵的每一行做FFT变换，代表光纤上每一点在1S的时间内受振动的影响情况，如未受振动影响则FFYr变换结果中只有零频率，若受振动影响则会出现非零频率；沿图1(d)中右侧箭头的方向向下逐行做FFT变换(即沿光纤沿线逐点做FFT变换)，即可得到光纤沿线各点受振动影响的频谱情况。 若光纤沿线未受振动影响，逐行FFvr变换后获得的频谱图中，除零频率以外看不到其它任何频率；若光纤沿线有振动影响，则频谱图上除零频外还会从受振动影响位置处开始至光纤尾端出现振动频率，非零频率的起始点即为振源的位置。 图2中的两张图分别是使用从实验结果中提取子矩阵和对实验数据采用时域平均的方法对数据做预处理后再FFT变换的结果。 图2(a)和(b)中的曲线均为从整个光纤的频谱图中提取频率为11Hz时的曲线(实验中模拟振源的频率为11Hz)，该曲线反应频率为11Hz的信号功率随光纤距离的变化。 其中图2(a)中的结果是从采集的1S内(10000个周期)的数据中每相邻50个周期中提取1个周期的数据，得到1个含200个周期的子矩阵后，对子矩阵中的每1列(设1个周期为1行)做FFT变换的结果，图2(b)是采用图I中的方法，将每连续50个周期的数据平均后，同样得到1个含200个周期的矩阵，对该矩阵做FFT变换的结果。 对使用两种不同方法得到的实验结果做比较分析，从图中的结果可以很明显的发现图2(a)中除噪声外，很难获取任何能反应振动干扰的有用信号，更不能判断出振动源在何处；图2(b)中可以很清晰的看出振动频率的位置位于47km处，数据处理50号旃5督一1015(a)为原始数据中每连续50个周期中提取1个周期的数据后FFT变换结果ra1FFT resultsfor the data mwhich the data ofeachperiod ispicked upin50series periods距离m(b)为原始数据每连续5O个周期平均后FFT变换的结果(b)FFT resttltsforthe data in which thedataof eachperiod is an averaged one of50series periods图2数据预处理后FFrr变换的结果Fig2FFT resultsafter data preprocessing结果的信噪比约为8dB。 数据分析结果表明时域平均的方法可非常有效的提高POTDR的信噪比。 22小波降噪和傅里变换频域分析小波降噪的数据处理方法适合用于处理非平稳信号，不适合用于分析平稳信号。 POTDR的数据中，噪声属于随机的非平衡信号，因此小波分析的方法用来对POTDR数据做降噪处理是非常合适。 小波阈值收缩降噪的方法在用于降噪时包括以下3个步骤1)分解过程，选定合适的基小波和小波分解层数，对含噪声的信号作小波变换，得到一组小波系数；2)作用阈值过程，对第1层到第层的每一层高频系数，选择一个阈值进行软阈值或者硬阈值量化处理；3)小波重构过程，利用小波系数进行小波重构，得到估计信号，即为降噪之后的信号。 降噪的第1步就是选择合适的基小波。 由于小波的正交性、紧支撑性、消失矩、正则性和对称性等性质的不同，基小波函数的选择会对降噪效果产生一定影响。 一方面，基小波在信号降噪中的应用多是挖掘其用很少的非零小波系数来有效逼近特殊的函数类的能力，要选择最优基小波以产=-电子测量与仪器学报第30卷生最多的接近零的小波系数以达到更好的降噪效果。 另一方面，具有对称性的小波，可以避免信号在分解与重构中的边缘失真。 因此，在应用小波变换对信号进行降噪处理时，要根据基小波的性质和具体待降噪信号的特征选择合适的基小波。 通过使用MATLAB程序对MATLAB中支持的15种基小波(Haar、Daubechies、Biorthogonal、Coif lets、Symlets、Morlet、Mexican Hat等)进行综合比较分析，发现Daubechies小波与POTDR实验数据的波形更具有相似性，最终在数据处理过程中选择使用Daubechies系列中的Db4小波来对POTDR数据进行降噪处理。 在第2步小波分解层数的问题上，一方面，层数越多，则噪声和信号表现的不同特性越明显，越有利于信噪分离；另一方面，对第3步的重构来讲，分解层数越多，则失真越严重，即重构误差越大。 这是一个矛盾，必须选择适当的层数，兼顾二者。 对POTDR测量数据进行小波降噪分解时，每多分解一层，可以分辨出的最大频率降为原来的12，根据采样定理和系统对振动信号的采样率以及被测光纤长度和采样率的关系厂 为纤芯折射率)，即f 最大可测频率厂与被测光纤长度、被测频率以及小波分解级数的关系如式 (1)所示。 fc(2rt。 L) (1)式中rt为小波分解级数。 这里通过对多个层次的降噪数据进行比较分析后，兼顾信噪比的提高程度与频率测量范围，选择的分解层数为5。 小波分析用于信号降噪的过程中，核心的算法就是在小波系数上作用阈值，因为阈值的选取直接影响降噪的质量。 非线性小波变化阈值法(又称小波收缩去噪方法)的原理是通过对系数无偏似然估计然后根据最坏情况下降噪信号方差最小的原则确定一个统一阈值。 该方法非常适用于对POTDR系统的测量数据做降噪处理(因受光纤双折射和温、湿度影响，光纤沿线的光偏振态变化属非线性变化)，该方法的关键步骤是如何选择阈值和如何进行门限阈值处理小波阈值收缩降噪法中，阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数的不同处理策略以及不同的估计方法，硬阈值处理是令绝对值小于阈值的信号点的值为0，软阈值处理是在硬阈值处理方法的基础上将边界出现不连续点收缩到0，这样可以有效避免中断，使重建后的信号更加光滑。 在MATLAB环境下对软阈值函数和硬阈值函数的处理结果进行比较分析后，发现使用软阈值函数对POTDR数据进行降噪后，可获得更高的信噪比，本文给出的实验结果是基于软阈值函数的降噪处理结果。 在使用小波阈值萎缩降噪的方法对数据做降噪处理后，再对数据做FFT变换。 下面将分别使用时域平均方法降噪和小波阈值萎缩降噪方法降噪后，FFT变换的结果做比较，数据处理结果如图3所示，图3中各图的曲线同样均为从整个光纤的频谱图中提取频率为11Hz时的数据曲线，该曲线反应频率为11Hz的信号的功率随光纤距离的变化。 其中图3(a)为每连续5O个周期时域平均后FFT变换结果，图3(b)为小波5级去噪后FFI变换的结果，图3(b)的信噪比为l0dB，高于时域平均算法的结果。 sj1oJ0IJ Ii Iu矗。 1o LJ0Ji Iu盥i lj I01000200030004000500060007000距离m(a)每连续5O个周期时域平均后FFT变换结果(a)FFT resultsfor thedatainwhichthedataof eachper iodis anaveragedoneof50ser iesperiods距离m(b)小波5级去噪后FFT变换的结果(b)FFT resultsafter wavelet5class denoising图3不同数据预处理后FFvr变换的结果Fig3FFT resultsafter differentdatapreprocessing23时域平均和小波降噪的比较分析时域平均和小波阈值萎缩降噪两种数据预处第11期POTDR振动传感系统的数据处理与分析方法理的方法各有优缺点。 时域平均的方法中，被测光纤长度、可测频率厂以及平均周期数之间的关系如式 (2)所示。 厂c(4N?n L) (2)小波分解时，每多分解一层，系统可分辨的最大频率降为原来的12，其原理如式 (1)所示。 时域平均方法的优势在于运算时间较短(126S)，小波去噪时系统的响应时间为987S，虽不如时域平均方法的速度快，但是小波降噪法与直接做FFT耗时(546S)相比较，响应速度有了很大的提高；小波去噪法与时域平均法相比，其优势在于可适当提高探测距离或探测频率范围，根据式 (1)和 (2)中的计算，设被测光纤的长度一定，为10km，时域平均50个周期数的数据平均一次，小波分解级数为5级，此时时域平均方法仅可探测100Hz的振动信号，小波方法可测量的最高频率为156Hz；当被测振动的频率范围一定，若按平均5O次为基准，截止频率为100Hz，此时平均方法可测距离为10km，而小波的方法则可测量156km，即用小波降噪的方法可探测的距离是时域平均方法的156倍。 另一方面使用小波去噪的方法所获得信号的信噪比稍高一些，比时域平均的方法要高2dB。 当系统对运算速度要求不高时，可选小波去噪的方法做数据预处理，这样系统便可获得更长的测量距离或更宽的振动频率范围；当系统需要有较高实时响应速度时，可采用时域平均的方法。 3POTDR系统数据分析流程及士甲皇口木频率信息和位置信息在监控界面上显示出来并做出告警，否则直接忽略第2步骤继续扫描下一条频率曲线。 假设在扫描到的频率曲线上存在超过阈值的点则进行第2步数据分析，表明传感光纤上存在外界干扰，将通过该条频率曲线获得的振动频率和振动位置传给Pc并继续扫描下一条频率曲线。 如图5中的传感光纤长度为3km在距探测端102km的位置处有一振动源，振源振动频率为11Hz。 图5中扫频结果显示，所获得的振动响应频率为11Hz，振动位置点在1020m处，这与实际振动源的振动频率和放置的位置一致。 图4数据处理流程Fig4Flow chartof dataprocessing0100O8O06004O O2025图5光纤沿线的频谱图Fig5The spectrumalong f iber31数据分析流程32系统数据分析结果数据处理程序在对时域信号做降噪处理后，对时域信号做F兀、变换；程序通过两个步骤来分析FFYr变换后的频谱图，分析步骤的流程如图4所示。 这里分析的依据是系统已经对传感光纤做过多次实验测量，通过对实验数据分析总结后，设定一系列的阈值标准用来判断测量数据中是否存在振动干扰。 第1步是扫描数据处理结果(光纤沿线的频率谱分布图，如图5所示。 )中的每一条频率曲线，如果存在超过阈值的值就意味着存在外界振动干扰，并同时获得了振动的位置信息和频率信息。 在获得频率信息后进行第2步的分析，即将振动的POTDR分布式振动传感系统中受数据分析方法影响的性能指标主要有信噪比、频率分辨率、频率测量范围等。 频率测量范围除与数据分析方法相关外还与传感系统的测量距离相关，并且二者之间存在矛盾的关系，当系统测量距离为20km，不做任何数据预处理的情况下系统的频率测量范围不超过2500Hz。 这里主要分析与数据处理分析方法相关的信噪比、振幅分辨率和频率分辨率等参数。 POTDR系统的信噪比决定着系统的传感距离和系统对振动信号的测量精确度，研究通过数据处电子测量与仪器学报第30卷理方法来提高系统的信噪比是很有必要的。 POTDR系统通过测量系统中背向瑞利散射光信号的偏振态变化来判断外界的干扰信号的频率和位置，而光信号的偏振态易受光纤固有双折射、温度、湿度等参数的影响，偏振态随机多变，因此若不做任何降噪处理，直接对原始数据进行FFrr变换是无法获得振动频率及振动位置的，如图2(a)所示。 系统使用第2部分所述的数字平均和小波降噪的数据处理方法后系统的信噪比最高可达到1O dB。 振动传感系统除需要获知干扰源的位置外，还需要测量外界振动干扰的频率，因此频率的测量精度决定着系统对外界干扰源类型判断的准确性。 通过对外界干扰源振动频率范围的研究，一般情况下1Hz的频率分辨率用于判断外界振源的类型已经足够。 将POTDR系统的频率分辨率预定为1Hz，实验研究系统能否达到这一标准。 当外界振源的频率分别为 7、 8、9和l0Hz，系统响应频率如图6中所示，数据分析结果表明传感器可以清楚分辨出信号源所加载的每一个频率，测量结果准确无误，分别为 7、 8、9和10Hz，系统的频率分辨率为1Hz图6传感器的频率分辨率Fig6Frequency resolutionof sensor图7是传感光纤长为15km，并在96km的位置处加载一个ll Hz的振源时，获得的数据处理结果，图7中的曲线是取FFT后的频谱中频率为11Hz的信号曲线，可以很明显的发现96km的位置处，11Hz频率的幅度明显上升，可以确定振源位置即为此处。 图7中14km之后的信号幅度与噪声水平基本持平，无法从l415km的测量曲线中区分出噪声信号和振动信号，系统的最大传感距离为14km。 l0一“kJL“kJk012345678910l112l31415距离m图7系统最大传感距离研究Fig7Research onmaximum sensingdistance ofsystem4结论本文研究了适用于POTDR分布式光纤振动传感器的数据处理与分析方法，通过先对测量数据做降噪处理之后做傅里叶分析获取传感系统沿线的振动干扰位置及振动频率。 重点研究了时域平均和小波降噪对系统信噪比、实时响应性、振幅分辨率、频率分辨率以及定位等系统参数的提升优化。 数字平均和小波降噪的方法可分别将系统信噪比从0提升至8和l0dB，并且两种方法并非相互矛盾，可对其加以综合应用。 本文研究的数据处理与分析方法可使整个实验系统在126S的响应时间下实现了14km的全分布式振动光纤传感，并获得了1Hz的频率测量精度。 本文研究的数据处理方法使系统信噪比得到提升近而增长了传感距离，这无疑会使POTDR这一分布式光纤振动传感器更具吸引力，因为这些方法可以很容易在现有的仪器系统中实施，具有重要的实际应用价值。 参考文献1刘铁根，王双，江俊峰，等航空航天光纤传感技术研究进展J仪器仪表学报，xx，35 (8)16811692LIU T。 WANG SH，JIANG JF，et a1Advances inoptical f iber sensing technology foraviation andaerospace applicationJChinese Journal of Scientif ic Instrument，xx，35 (8)168116922ZHANG ZBAO XDistributed optical f iber vibration sensorbased onspectrum analysis of PolarizationOTDR systemJOpt Express，xx，16 (14)，10240102473卢磊基于偏振模耦合的分布式应力传感研究D成都电子科技大学，xx第11期POTDR振动传感系统的数据处理与分析方法1677LU LTheresearehon distributed stresssensing based on polarizationmode couplingDChengduUniversity ofElectronic Science and Technology of China，xx4OZEKI T，SEKI S，IWASAKI KPMD distribution measurementby anOTDR withpolarimetry consideringdepolarization ofbackscattered wavesJJournal LightwaveTechnologyxx，24 (11)，3882388851ZENG XYANG H，WU Z，et a1Research oncurrent sensorbased onPOTDRCProceedings ofOTAxxConference，Chinese Societyfor OpticalEngineering(CSOE)，China Hightech Industrialization Association(CHIA)，xx26杨双收，吴重庆，李政勇，等基于压电偏振控制器辅助POTDR的光纤弯曲半径测量研究J铁道学报，xx，34 (2)47_51YANG SHSH，WU CHQ，LI ZHY，et a1Measurement ofbend radiusbasedonPPCassisted POTDRJJournal ofthe ChinaRailvay Society，xx，34 (2)47-517朱燕基于偏振态探测的分布式光纤振动传感器D成都电子科技大学，xxZHU YDistributed opticalf ibervibration sensorbasedonpolarization statedetectionDChengdu UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，xx8王祥传融合弱光栅的改进型瑞利分布式光纤传感系统D南京南京大学，xxWANG CHXThe enhancedravleigh distributedopticalf iber sensingsystems integratedwith weakFBGsDNanjingNaming University，xx9赵浩，林宗强，肖恺，等分布式光纤振动传感技术研究J电子设计工程，xx (19)1820+24ZHAO H，LIN ZQ，XIAO K，et a1Research off ibervibrationsensor systemof digitalworkJElectronic DesignEngineering，xx (19)1820，2410查文华，洪宝宁，徐毅交通荷载下路面振动响应信号的时频特征分析J工程抗震与加固改造，xx，29 (4)105109ZHA WH，HONG BN，XU YTimefrequency characteristicanalysis ofpavement vibrationresponse signalsunder traffic loadingsJEarthquake ResistantEngineer ingand Retrofitting，xx，29 (4)10510911刘向军，许雄，兰太寿电磁机构三维动态特性测试及数据处理与分析J仪器仪表学报，xx，35 (10)2208-2215LIU XJ，XU X，LAN TSHThreedimensional dynamiharacter istictesting，and dataprocessing analysisfor electromagicmechanismJChinese Journal ofScientificInstrument，xx，35(1O)2208-221512罗明明桥梁健康监测系统数据处理与分析技术研究D重庆重庆大学，xxLUO MMResearch onprocessingandanalysisofbr idgehealth monitoring dataDChongqing ChongqingUniversity，xx13赵远飞基于光纤传感器的输油管道远程安全监测系统研究J硅谷，xx (10)7981，129ZHAO YFResearch onremote safetymonitoring systemof oilpipeline basedonopticalf ibersensorJSilicon Valley，xx (10)7981，12914蒋薇薇，鲁昌华，张玉钧，等基于提升小波改进阈值的光谱信号去噪研究J电子测量与仪器学报，xx，28 (12)13631368JIANG WW，LU CHH，ZHANG YJ，eta1Research onspectrum signaldenoising basedon improvedthreshold withlifting waveletJJournal ofElectronic Measurementand Instrumentation，xx，28 (12)1363136815张利，卞晨，马学森，等基于小波分析的汽车振动舒适性评价方法J电子测量与仪器学报，xx，28 (4)352359ZHANG L，BIAN CH，MA XS，et a1Evaluation methodof vibrationfort ofvehicle basedon waveletanalysisJ1JournalofElectronic MeasurementAnd Instrumentation，xx，28 (12)352359作者简介陈勐勐(通讯作者)，1985年生，毕业于南京大学，现任南京晓庄学院电子工程学院教师，主要研究方向为传感器测量技术、光纤传感技术。 Emailchenmmnjxzcedu ChenMengmeng(Cor respondingauthor)was born in1985，graduated fromNanjing UniversityShe iscurrently ateacher inSchool ofElectronic Engineering，Nanjing XiaozhuangUniversityHer mainresearch interestsare sensormeasurement technology，and opticalf ibersensing technology张旭苹，1962年生，毕业于东南大学，现任南京大学教授，博士生导师，主要研究方向为光纤通信、光纤传感技术。 Zhang Xupingwas born in1962，graduated fromSoutheast UniversityAnd sheis aprofessor andPhDtutor inNanjing University nowHer mainresearch directionis opticalfibermunication，and opticalfibersensingtechnology电子测量与仪器学报第30卷王峰，1982年生，毕业于南京大学，现任南京大学副教授，硕士生导师，主要研究方向为光纤通信、光纤传感技术。 Wang Fengwas born in1982，graduated fromNanjing UniversityAnd heis anassociate professorand MSctutor inNanjing University nowHis mainresearch directionis opticalfibermunicati