特征点压缩算法在分布式光纤桩基检测中的应用

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布里渊散射光时域反射测量技术(BOTDR/A)是一种重要的分布式光纤感测技术。采用BOTDR/A技术进行分布式光纤桩基检测时,海量的检测数据需要平滑去噪。介绍了分布式光纤桩基检测中最常用的感测光纤埋设工艺、海量检测数据的特点、平滑去噪在检测数据处理分析方面的作用,并据此提出了特征点压缩算法(一种新的平滑去噪方法)的概念和实现流程;结合工程实测数据,分析了该法的平滑去噪效果,验证了该法的实际应用情况。研究结果表明:该方法用于桩基检测数据处理是十分有效的,与常规算法对比,该方法简单高效,能够在不丢失检测数据特征趋势的同时对数据进行较好的平滑去噪,实际应用达到了满意的效果,其结果可在分布式光纤桩基检测的数据处理中推广应用。 Brillouin Scattered Light Time Domain Reflectometry (BOTDR / A) is an important distributed optical sensing technology. When using BOTDR / A technology for distributed optical fiber pile testing, mass detection data needs to be smoothed and denoised. This paper introduces the most commonly used sensing fiber embedding technology, the characteristics of massive detection data and the function of smoothing and de-noising in data processing and analysis of distributed optical fiber pile testing. Based on this, the feature point compression algorithm Smoothing and de-noising method) and its implementation process. Combined with the measured data, the smoothing and denoising effect of this method is analyzed and the practical application of this method is verified. The results show that this method is very effective for pile-based data processing. Compared with the conventional algorithm, the proposed method is simple and efficient, and it can smooth the data without losing the tendency of the detected data. The result is satisfactory. The result can be applied in the data processing of distributed optical fiber pile testing.
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