量子电子学报

作者：寇冬阳,刘泉澄,邓琥,段勇威,尚丽平

单位：1 西南科技大学信息与控制工程学院, 四川 绵阳 621000;2 西南科技大学四川天府新区创新研究院, 四川 成都 610299

关键词：太赫兹光谱,水蒸汽噪声去除,BP神经网络,主成分分析,粒子群优化,

基金：国家自然科学基金 (22305198)

针对环境中水蒸汽对太赫兹波吸收产生的噪声, 提出了一种基于BP神经网络的信号恢复方法。该方法对采集到的信号在频域对振幅使用主成份分析 (PCA) 进行特征提取, 并使用粒子群算法 (PSO) 对反向传播 (BP) 神经网络的参数进行优化。结果表明, BP神经网络对于内部验证的物质炸药DMDP和RDX恢复效果最佳, 其信号相似度分别为 0.995、0.999，PCA 结合 BP 神经网络 (PCA-BP) 恢复信号的相似度分别为 0.986、0.944，PSO 优化 PCA-BP (PSO-PCA-BP) 恢复结果的相似度分别为0.987、0.997; 而对于外部验证的物质炸药345TNT和NQ, BP神经网络恢复结果的相似度分别为0.273、0.278, PCA-BP恢复结果的相似度分别为0.944、0.985, PSO-PCA-BP的恢复效果最佳, 其相似度分别为0.946、0.993。进一步结合相位信息和振幅信息使用傅里叶逆变换得到时域信号, 证明所提方法对时域数据的改善同样有效。

来源：2025年第5期

《量子电子学报》期刊编辑部

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