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原文地址http://www.microphotons。。ｃｎ/index.php?a=nrinfo&id=884

系統所需器件

RIO激光器(5kHz): http://www.microphotons。。ｃｎ/?a=cpinfo&id=1230

可調光衰減器: http://www.microphotons。。ｃｎ/?a=cpinfo&id=854

SOA光放大器: http://www.microphotons。。ｃｎ/?a=cpinfo&id=1680

光環形器: http://www.microphotons。。ｃｎ/?a=cpinfo&id=259

20km單模光纖(傳感器件)

索雷博光電探測器(內置放大模塊)

14pin激光二極管驅動

信號發生器(調制SOA做光開關)

示波器(數據采集裝置)

計算機(數據處理裝置)

由于DVS對光源線寬的要求非常高,目前我們只有在RIO激光器中才能看到比較良好的傳感效果,dense light(50kHz)或DFB nl(100kHz)激光器均無法觀測到傳感振動信號。

由于SOA種子光過大后脈沖性能不是很好，所以RIO輸出后需要添加一個衰減器控制輸入種子光功率在1mW（0dBm）左右，也可以可以稍微大一點，視SOA器件參數而定。

我們的SOA調制頻率能達到40MHz，脈寬可達10ns，用于DVS是足夠的。10ns理論上對應的傳感精度是1m。

環形器可以換成50：50耦合器，只是功率會下降一點。

PD探測器選用索雷博的放大可調探測器（PDA10CS2），將內置的放大倍數調節至30dB檔，可以看到明顯的分布式散射信號了。

zui后對探測器的電壓信號進行實時采集。AFG信號發生器同時分出一路觸發信號給采集設備，實現同步采集。我們采用的是rigol示波器加matlab的方式進行采集。

2022/08/26

我們的DVS系統對比驗證第一個是RIO的，第二個是LD-PD，25km光纖長度

RIO和LD-PD窄線寬激光器在DVS中的效果比對視頻

RIO效果視頻

LD-PD效果視頻

2022/07/13

2022/02/15

添加了時間域單點振動判斷的降噪DVS采集算法（matlab）

 clear clc delete(instrfind)%清空連接端口 len = 100000;ave = 20;%單次判定 時間域采樣次數tt=0.001;yu = 2;bil=1.1;offset=200; send = ':wav:data? CHANnel1';%發送指令讀取通道1數據E = visa('ni','USB0::0x1AB1::0x0588::DS1ET184552667::INSTR');E.InputBufferSize = len;fopen(E);for j = 1:ave%兩次采樣正好隔ave次平均后相減，    fprintf(E,send);    pause(tt)[data,len]=fread(E,len);wavepre(:,j) = offset-data(12:len-1);endsubplot(2,1,1)p1=plot(wavepre(:,ave));axis([0 len 0 220])meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu;for j = 1:(ave - 1) errorpre(:,j) =  F( ( wavepre(:,j) - meanwav).* ( wavepre(:,j+1) - meanwav));enderror = sum(errorpre,2);subplot(2,1,2)p2=plot(error);axis([0 len 0 ave])%for i = 1:100000  %采集次數i=1;while true%     fprintf(E,':run');% fprintf(E,':stop');   % yu = mod(i-1,ave);%余數   fprintf(E,send);   [data,len]=fread(E,len);   wave = offset-data(12:len-1);   set(p1,'YData',wave); error1 = F((wave -meanwav).*( wavepre(:,ave) - meanwav));%求差后歸一化 errorpre = [ errorpre error1]; error = sum(errorpre,2);%  error = (wave - wavepre(:,yu+1));   set(p2,'YData',error);     title(i)      drawnow     i=1+i;   pause(tt)errorpre(:,1) = [];wavepre(:,1) =[]; %迭代數據wavepre=[wavepre wave];meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu;endfclose(E);function y = F(x)x(x>0) =0;x(x<0)=1;y = x;end