JPH05231983A - 光パルス試験器用信号処理装置 - Google Patents
光パルス試験器用信号処理装置Info
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- JPH05231983A JPH05231983A JP3914992A JP3914992A JPH05231983A JP H05231983 A JPH05231983 A JP H05231983A JP 3914992 A JP3914992 A JP 3914992A JP 3914992 A JP3914992 A JP 3914992A JP H05231983 A JPH05231983 A JP H05231983A
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- optical pulse
- neural network
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 光パルス試験器の出力信号よりフレネル反射
の情報を損うことなく且つ比較的短時間で雑音を除去す
る。 【構成】 光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信
号中より雑音成分を除去して出力するニューラルネット
ワーク７と、該ニューラルネットワーク７の出力信号及
び光パルス試験器の出力信号を入力とし、これらの２つ
の信号全体の誤差の分散と所定の区間内での誤差の分散
との比をとり、信号全体の誤差の分散に比べて区間内で
の誤差の分散が大きい時は光パルス試験器の出力信号を
出力し、信号全体の誤差の分散と区間内での誤差の分散
とが同程度の時はニューラルネットワーク７の出力信号
を出力する適応化平滑化回路８とを備えた。
の情報を損うことなく且つ比較的短時間で雑音を除去す
る。 【構成】 光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信
号中より雑音成分を除去して出力するニューラルネット
ワーク７と、該ニューラルネットワーク７の出力信号及
び光パルス試験器の出力信号を入力とし、これらの２つ
の信号全体の誤差の分散と所定の区間内での誤差の分散
との比をとり、信号全体の誤差の分散に比べて区間内で
の誤差の分散が大きい時は光パルス試験器の出力信号を
出力し、信号全体の誤差の分散と区間内での誤差の分散
とが同程度の時はニューラルネットワーク７の出力信号
を出力する適応化平滑化回路８とを備えた。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、光パルス試験器の出力
信号を処理する光パルス試験器用信号処理装置に関する
ものである。
信号を処理する光パルス試験器用信号処理装置に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】従来より、光ファイバの特性、接続状況
等を調べるため、被測定物の一端より光パルスを入射
し、この際、該一端に戻ってくる後方散乱光の光強度を
検出し、これを時間軸上で離散化して出力する光パルス
試験器（ＯＴＤＲ；Optical TimeDomain Reflectometer
）が知られている（例えば、堀口 他「超音波光偏向
器を使用したＯＴＤＲ用多モード光ファイバ型光方向性
結合器」電子情報通信学会論文誌，Vol.J71-B ，No.4，
pp547-554 ，1988）。
等を調べるため、被測定物の一端より光パルスを入射
し、この際、該一端に戻ってくる後方散乱光の光強度を
検出し、これを時間軸上で離散化して出力する光パルス
試験器（ＯＴＤＲ；Optical TimeDomain Reflectometer
）が知られている（例えば、堀口 他「超音波光偏向
器を使用したＯＴＤＲ用多モード光ファイバ型光方向性
結合器」電子情報通信学会論文誌，Vol.J71-B ，No.4，
pp547-554 ，1988）。
【０００３】ところで、前述した光パルス試験器の出力
信号には多くの雑音成分が含まれるため、該出力信号に
各種の信号処理を加えて雑音成分を除去する信号処理装
置が提案されている。
信号には多くの雑音成分が含まれるため、該出力信号に
各種の信号処理を加えて雑音成分を除去する信号処理装
置が提案されている。
【０００４】図２は従来のこの種の光パルス試験器用信
号処理装置の一例、例えば岡田 他「光ファイバの後方
散乱と障害点探索」電子情報通信学会論文誌，Vol.J63-
B ，No.2，pp159-166 ，1980）に記載されたもので、図
中、１は光発信部、２は光方向性結合器、３は被測定
物、ここでは光ファイバケーブル、４は光受信部、５は
平均化処理回路、６はディスプレイである。
号処理装置の一例、例えば岡田 他「光ファイバの後方
散乱と障害点探索」電子情報通信学会論文誌，Vol.J63-
B ，No.2，pp159-166 ，1980）に記載されたもので、図
中、１は光発信部、２は光方向性結合器、３は被測定
物、ここでは光ファイバケーブル、４は光受信部、５は
平均化処理回路、６はディスプレイである。
【０００５】レーザダイオード等の発光素子を含む光発
信部１より発生した光パルスは、ビームスプリッタ等か
らなる光方向性結合器２を介して光ファイバケーブル３
の一端に入射される。この光パルスは光ファイバケーブ
ル３の不均一やコア内のドーパント等の散乱源によりレ
イリー散乱を生じる。四方に散乱した光のうち、後方に
散乱された光は、前記光ファイバケーブル３の一端より
光方向性結合器２を通じてＡＰＤ（アバランシュホトダ
イオード）等を含む光受信部４に受信される。該光受信
部４は受信した光（後方散乱光）を電気信号に変換、即
ちその強度を検出し、時間軸上で離散化して出力する
（なお、ここまでの構成が光パルス試験器である。）。
信部１より発生した光パルスは、ビームスプリッタ等か
らなる光方向性結合器２を介して光ファイバケーブル３
の一端に入射される。この光パルスは光ファイバケーブ
ル３の不均一やコア内のドーパント等の散乱源によりレ
イリー散乱を生じる。四方に散乱した光のうち、後方に
散乱された光は、前記光ファイバケーブル３の一端より
光方向性結合器２を通じてＡＰＤ（アバランシュホトダ
イオード）等を含む光受信部４に受信される。該光受信
部４は受信した光（後方散乱光）を電気信号に変換、即
ちその強度を検出し、時間軸上で離散化して出力する
（なお、ここまでの構成が光パルス試験器である。）。
【０００６】前記時間軸上で離散化された後方散乱光強
度は平均化処理回路５に入力されて処理されるが、該平
均化処理回路５ではＳ／Ｎ比（信号と雑音との比）を向
上するため、前述した測定を繰返し行わせ、光パルスの
入射時刻を基準とした同一時刻の前記後方散乱光強度を
平均化する。該平均化処理を施した信号はディスプレイ
６等に送出されて表示され、光ファイバケーブル３の障
害点探索等の解折が行われる。
度は平均化処理回路５に入力されて処理されるが、該平
均化処理回路５ではＳ／Ｎ比（信号と雑音との比）を向
上するため、前述した測定を繰返し行わせ、光パルスの
入射時刻を基準とした同一時刻の前記後方散乱光強度を
平均化する。該平均化処理を施した信号はディスプレイ
６等に送出されて表示され、光ファイバケーブル３の障
害点探索等の解折が行われる。
【０００７】しかしながら、前述した装置において、雑
音成分を充分除去するには測定の回数を多くする必要が
あり、測定結果が得られるまでに時間がかかるという問
題があった。
音成分を充分除去するには測定の回数を多くする必要が
あり、測定結果が得られるまでに時間がかかるという問
題があった。
【０００８】一方、前記問題点を解決する方法として、
移動平均を用いる手法が報告されている（例えば、中村
他「光パルス試験波形データ自動解折法」１９９０年
電子情報通信学会春季全国大会予稿集，B-899 ）。この
手法では時間軸上で離散化した信号の移動平均を行うこ
とにより、雑音成分を除去するとともに測定の回数を減
らし、これによって測定結果が得られるまでに要する時
間を低減するようになしている。
移動平均を用いる手法が報告されている（例えば、中村
他「光パルス試験波形データ自動解折法」１９９０年
電子情報通信学会春季全国大会予稿集，B-899 ）。この
手法では時間軸上で離散化した信号の移動平均を行うこ
とにより、雑音成分を除去するとともに測定の回数を減
らし、これによって測定結果が得られるまでに要する時
間を低減するようになしている。
【０００９】しかしながら、前述した移動平均を用いる
手法では測定回数の低減については若干効果があるもの
の、最終的な測定結果が得られるまでの時間の低減につ
いては充分ではなく、また、雑音成分の除去についても
充分な効果が得られないという問題があった。
手法では測定回数の低減については若干効果があるもの
の、最終的な測定結果が得られるまでの時間の低減につ
いては充分ではなく、また、雑音成分の除去についても
充分な効果が得られないという問題があった。
【００１０】図３は従来の光パルス試験器用信号処理装
置の他の例、例えば山田 他「ニューラルネットワーク
による光パルス試験波形のデータ処理」１９９１年電子
情報通信学会秋季大会，No.D-20 ）に記載されたもの
で、ここでは平均化処理回路の代りにニューラルネット
ワークを用いている。即ち、図中、７はニューラルネッ
トワークであり、前述した光受信部４より出力される時
間軸上で離散化された後方散乱光強度を入力とし、各ニ
ューロン間の重み及び各ニューロンの入出力関係として
定義される非線形飽和関数（シグモイド関数）の形状を
学習することにより、入力信号中より雑音成分を除去す
るようになしたものである。
置の他の例、例えば山田 他「ニューラルネットワーク
による光パルス試験波形のデータ処理」１９９１年電子
情報通信学会秋季大会，No.D-20 ）に記載されたもの
で、ここでは平均化処理回路の代りにニューラルネット
ワークを用いている。即ち、図中、７はニューラルネッ
トワークであり、前述した光受信部４より出力される時
間軸上で離散化された後方散乱光強度を入力とし、各ニ
ューロン間の重み及び各ニューロンの入出力関係として
定義される非線形飽和関数（シグモイド関数）の形状を
学習することにより、入力信号中より雑音成分を除去す
るようになしたものである。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図３の
装置では最終的な測定結果が得られるまでの時間の低減
及び雑音成分の除去については効果が認められるもの
の、通信線路の重要な評価項目であるコネクタ接続部に
生じるフレネル反射の情報が失われるという問題があっ
た。
装置では最終的な測定結果が得られるまでの時間の低減
及び雑音成分の除去については効果が認められるもの
の、通信線路の重要な評価項目であるコネクタ接続部に
生じるフレネル反射の情報が失われるという問題があっ
た。
【００１２】図４は光パルス試験器の出力信号の一例
を、また、図５は図４の信号を前述したニューラルネッ
トワーク７を用いて処理した結果をそれぞれ示す（但
し、図４は測定を２10回程度繰返し平均化した後の出力
を示す。）。図中、Ａはコネクタ接続部のフレネル反射
によるピーク点を示しており、ニューラルネットワーク
７による処理では光パルス試験器の出力信号中から雑音
成分を除去できるものの、フレネル反射の情報が著しく
損われていることが分かる。
を、また、図５は図４の信号を前述したニューラルネッ
トワーク７を用いて処理した結果をそれぞれ示す（但
し、図４は測定を２10回程度繰返し平均化した後の出力
を示す。）。図中、Ａはコネクタ接続部のフレネル反射
によるピーク点を示しており、ニューラルネットワーク
７による処理では光パルス試験器の出力信号中から雑音
成分を除去できるものの、フレネル反射の情報が著しく
損われていることが分かる。
【００１３】本発明は前記従来の問題点に鑑み、光パル
ス試験器の出力信号よりフレネル反射の情報を損うこと
なく且つ比較的短時間で雑音を除去し得る装置を実現す
ることを目的とする。
ス試験器の出力信号よりフレネル反射の情報を損うこと
なく且つ比較的短時間で雑音を除去し得る装置を実現す
ることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明では前記目的を達
成するため、被測定物の一端より光パルスを入射し、こ
の際、該一端に戻ってくる後方散乱光の光強度を検出
し、これを時間軸上で離散化して出力する光パルス試験
器の出力信号を処理する光パルス試験器用信号処理装置
において、光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信
号中より雑音成分を除去して出力するニューラルネット
ワークと、該ニューラルネットワークの出力信号及び光
パルス試験器の出力信号を入力とし、これらの２つの信
号全体の誤差の分散と所定の区間内での誤差の分散との
比をとり、信号全体の誤差の分散に比べて区間内での誤
差の分散が大きい時は光パルス試験器の出力信号を出力
し、信号全体の誤差の分散と区間内での誤差の分散とが
同程度の時はニューラルネットワークの出力信号を出力
する適応化平滑化回路とを備えた光パルス試験器用信号
処理装置を提案する。
成するため、被測定物の一端より光パルスを入射し、こ
の際、該一端に戻ってくる後方散乱光の光強度を検出
し、これを時間軸上で離散化して出力する光パルス試験
器の出力信号を処理する光パルス試験器用信号処理装置
において、光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信
号中より雑音成分を除去して出力するニューラルネット
ワークと、該ニューラルネットワークの出力信号及び光
パルス試験器の出力信号を入力とし、これらの２つの信
号全体の誤差の分散と所定の区間内での誤差の分散との
比をとり、信号全体の誤差の分散に比べて区間内での誤
差の分散が大きい時は光パルス試験器の出力信号を出力
し、信号全体の誤差の分散と区間内での誤差の分散とが
同程度の時はニューラルネットワークの出力信号を出力
する適応化平滑化回路とを備えた光パルス試験器用信号
処理装置を提案する。
【００１５】
【作用】本発明によれば、光ファイバケーブルのコネク
タ接続部のように信号全体の誤差の分散に比べて区間内
での誤差の分散が大きくなる部分に対しては光パルス試
験器の出力信号が出力され、また、ケーブル内部や融着
接続部のように信号全体の誤差の分散と区間内での誤差
の分散とが同程度であればニューラルネットワークの出
力信号が出力される。
タ接続部のように信号全体の誤差の分散に比べて区間内
での誤差の分散が大きくなる部分に対しては光パルス試
験器の出力信号が出力され、また、ケーブル内部や融着
接続部のように信号全体の誤差の分散と区間内での誤差
の分散とが同程度であればニューラルネットワークの出
力信号が出力される。
【００１６】
【実施例】図１は本発明の光パルス試験器用信号処理装
置の一実施例を示すもので、図中、従来例と同一構成部
分は同一符号をもって表す。即ち、１は光発信部、２は
光方向性結合器、３は被測定物、ここでは光ファイバケ
ーブル、４は光受信部、６はディスプレイ、７はニュー
ラルネットワーク、８は適応化平滑化回路である。
置の一実施例を示すもので、図中、従来例と同一構成部
分は同一符号をもって表す。即ち、１は光発信部、２は
光方向性結合器、３は被測定物、ここでは光ファイバケ
ーブル、４は光受信部、６はディスプレイ、７はニュー
ラルネットワーク、８は適応化平滑化回路である。
【００１７】適応化平滑化回路８は、光受信部４、即ち
光パルス試験器の出力信号と、ニューラルネットワーク
７の出力信号を入力とし、後述する適応化平滑化処理を
行ってニューラルネットワーク７による処理で失われた
フレネル反射の情報を再生し、これをディスプレイ６等
に出力する。
光パルス試験器の出力信号と、ニューラルネットワーク
７の出力信号を入力とし、後述する適応化平滑化処理を
行ってニューラルネットワーク７による処理で失われた
フレネル反射の情報を再生し、これをディスプレイ６等
に出力する。
【００１８】なお、光発信部１、光方向性結合器２、光
ファイバケーブル３、光受信部４及びニューラルネット
ワーク７の構成及び動作並びにディスプレイ６の表示結
果から光ファイバケーブル３の障害点探索等の解折を行
う点は従来と同様である。
ファイバケーブル３、光受信部４及びニューラルネット
ワーク７の構成及び動作並びにディスプレイ６の表示結
果から光ファイバケーブル３の障害点探索等の解折を行
う点は従来と同様である。
【００１９】図６は適応化平滑化回路８における処理の
流れを示すもので、以下、これに従って説明する。
流れを示すもので、以下、これに従って説明する。
【００２０】まず、前述した２つの入力信号全体の誤差
の分散σを下記式、即ち を用いて計算する。但し、Ｎは光パルス試験器の出力の
総サンプリング数、ｋはサンプリング時刻、Ｘは光パル
ス試験器の出力信号、Ｘn はニューラルネットワーク７
の出力信号である。
の分散σを下記式、即ち を用いて計算する。但し、Ｎは光パルス試験器の出力の
総サンプリング数、ｋはサンプリング時刻、Ｘは光パル
ス試験器の出力信号、Ｘn はニューラルネットワーク７
の出力信号である。
【００２１】次に、サンプリング時刻ｋにおける所定の
区間内での誤差の分散σx を下記式、即ち を用いて計算する。但し、ｎは区間内のサンプリング
数、ｉは区間内のサンプリング時刻である。
区間内での誤差の分散σx を下記式、即ち を用いて計算する。但し、ｎは区間内のサンプリング
数、ｉは区間内のサンプリング時刻である。
【００２２】次に、信号全体の誤差の分散σ2 と区間内
での誤差の分散σx 2 とのサンプリング時刻ｋにおける
比Ｓ(k) を下記式、即ち Ｓ(k) ＝（σx 2 −σ2 ）／σx 2 ……(3) を用いて計算する。
での誤差の分散σx 2 とのサンプリング時刻ｋにおける
比Ｓ(k) を下記式、即ち Ｓ(k) ＝（σx 2 −σ2 ）／σx 2 ……(3) を用いて計算する。
【００２３】さらに、前記比Ｓ(k) を用いてサンプリン
グ時刻ｋにおける処理結果Ｙ(k) を下記式、即ち Ｙ(k) ＝Ｓ(k) ｛Ｘ(k) −Ｘn (k) ｝＋Ｘn (k) ……(4) を用いて計算する。
グ時刻ｋにおける処理結果Ｙ(k) を下記式、即ち Ｙ(k) ＝Ｓ(k) ｛Ｘ(k) −Ｘn (k) ｝＋Ｘn (k) ……(4) を用いて計算する。
【００２４】前記式(2) 〜(4) の計算を全てのサンプリ
ング時刻ｋ（＝１〜Ｎ）について繰返し実行する。
ング時刻ｋ（＝１〜Ｎ）について繰返し実行する。
【００２５】前述した処理を行うことにより、光ファイ
バケーブルのコネクタ接続部では信号全体の誤差の分散
σに比べて区間内での誤差の分散σx が大きくなり、比
Ｓが１に近くなるため、出力Ｙは光パルス試験器の出力
Ｘとほぼ等しくなる。また、ケーブル内部や融着接続部
では信号全体の誤差の分散σと区間内での誤差の分散σ
x とがほぼ等しくなり、比Ｓが０に近くなるため、出力
Ｙはニューラルネットワーク７の出力Ｘn とほぼ等しく
なる。このように適応化平滑化回路８における処理によ
って、ニューラルネットワーク７による処理で失われた
フレネル反射の情報を再生することが可能となる。な
お、実際の適応化平滑化回路８は、例えばマイクロプロ
セッサ及びそのプログラムにより実現される。
バケーブルのコネクタ接続部では信号全体の誤差の分散
σに比べて区間内での誤差の分散σx が大きくなり、比
Ｓが１に近くなるため、出力Ｙは光パルス試験器の出力
Ｘとほぼ等しくなる。また、ケーブル内部や融着接続部
では信号全体の誤差の分散σと区間内での誤差の分散σ
x とがほぼ等しくなり、比Ｓが０に近くなるため、出力
Ｙはニューラルネットワーク７の出力Ｘn とほぼ等しく
なる。このように適応化平滑化回路８における処理によ
って、ニューラルネットワーク７による処理で失われた
フレネル反射の情報を再生することが可能となる。な
お、実際の適応化平滑化回路８は、例えばマイクロプロ
セッサ及びそのプログラムにより実現される。
【００２６】図７は図４に示したニューラルネットワー
ク７の出力信号を適応化平滑化回路８を用いて処理した
結果を示す。図中、Ａは図４又は図５と同様、コネクタ
接続部のフレネル反射によるピーク点を示しており、適
応化平滑化回路８による処理ではニューラルネットワー
ク７のみによる処理で失われていたフレネル反射の情報
を再生できることが分かる。
ク７の出力信号を適応化平滑化回路８を用いて処理した
結果を示す。図中、Ａは図４又は図５と同様、コネクタ
接続部のフレネル反射によるピーク点を示しており、適
応化平滑化回路８による処理ではニューラルネットワー
ク７のみによる処理で失われていたフレネル反射の情報
を再生できることが分かる。
【００２７】前述した適応化平滑化回路８において、区
間内のサンプリング数ｎは重要なパラメータであり、該
区間内のサンプリング数ｎの特性を図８に示す。但し、
縦軸は適応化平滑化回路８の出力Ｙとニューラルネット
ワーク７の教師信号との誤差の二乗和の平方根Ｅであ
る。該二乗誤差の平方根Ｅは下記式、即ち で定義される。但し、ＹT はニューラルネットワーク７
の教師信号であり、フレネル反射を含む信号である。ま
た、横軸は区間内のサンプリング数ｎである。
間内のサンプリング数ｎは重要なパラメータであり、該
区間内のサンプリング数ｎの特性を図８に示す。但し、
縦軸は適応化平滑化回路８の出力Ｙとニューラルネット
ワーク７の教師信号との誤差の二乗和の平方根Ｅであ
る。該二乗誤差の平方根Ｅは下記式、即ち で定義される。但し、ＹT はニューラルネットワーク７
の教師信号であり、フレネル反射を含む信号である。ま
た、横軸は区間内のサンプリング数ｎである。
【００２８】図８に示すようにサンプリング数ｎが比較
的小さい時はその増加につれて二乗誤差の平方根Ｅも減
少するが、その後はサンプリング数ｎが増加するにつれ
て二乗誤差の平方根Ｅも増加するようになる。この結果
より、サンプリング数ｎについては最適値が存在するこ
とが分かる。
的小さい時はその増加につれて二乗誤差の平方根Ｅも減
少するが、その後はサンプリング数ｎが増加するにつれ
て二乗誤差の平方根Ｅも増加するようになる。この結果
より、サンプリング数ｎについては最適値が存在するこ
とが分かる。
【００２９】次に、前記最適なサンプリング数ｎを自動
的に探索する手法を述べる。前述したニューラルネット
ワーク７及び適応化平滑化回路８による一回の処理を一
回の試行と呼び、Ｐ回目の試行の時の区間内のサンプリ
ング数をｎ(P) 、二乗誤差の平方根をＥ(P) とする。こ
の時、最適な区間内のサンプリング数ｎは最大傾斜法に
より下記式、即ち ｎ(P+1) ＝ｎ(P) −η｛Ｅ(P) −Ｅ(P-1) ｝／｛ｎ(P) −ｎ(P-1) ｝ ……(6) から求めることができる。但し、ηは収束速度を決定す
るパラメータである。従って、Ｐに対する繰返し試行の
後、収束した数ｎが最適な区間のサンプリング数とな
る。
的に探索する手法を述べる。前述したニューラルネット
ワーク７及び適応化平滑化回路８による一回の処理を一
回の試行と呼び、Ｐ回目の試行の時の区間内のサンプリ
ング数をｎ(P) 、二乗誤差の平方根をＥ(P) とする。こ
の時、最適な区間内のサンプリング数ｎは最大傾斜法に
より下記式、即ち ｎ(P+1) ＝ｎ(P) −η｛Ｅ(P) −Ｅ(P-1) ｝／｛ｎ(P) −ｎ(P-1) ｝ ……(6) から求めることができる。但し、ηは収束速度を決定す
るパラメータである。従って、Ｐに対する繰返し試行の
後、収束した数ｎが最適な区間のサンプリング数とな
る。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、
光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信号中より雑
音成分を除去して出力するニューラルネットワークと、
該ニューラルネットワークの出力信号及び光パルス試験
器の出力信号を入力とし、これらの２つの信号全体の誤
差の分散と所定の区間内での誤差の分散との比をとり、
信号全体の誤差の分散に比べて区間内での誤差の分散が
大きい時は光パルス試験器の出力信号を出力し、信号全
体の誤差の分散と区間内での誤差の分散とが同程度の時
はニューラルネットワークの出力信号を出力する適応化
平滑化回路とを備えたため、光パルス試験器におけるＳ
／Ｎ比向上のための繰返し測定が不要となり、また、フ
レネル反射の特性が変化しないので、光パルス試験器の
出力信号よりフレネル反射の情報を損うことなく且つ比
較的短時間で雑音を除去することができる。
光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信号中より雑
音成分を除去して出力するニューラルネットワークと、
該ニューラルネットワークの出力信号及び光パルス試験
器の出力信号を入力とし、これらの２つの信号全体の誤
差の分散と所定の区間内での誤差の分散との比をとり、
信号全体の誤差の分散に比べて区間内での誤差の分散が
大きい時は光パルス試験器の出力信号を出力し、信号全
体の誤差の分散と区間内での誤差の分散とが同程度の時
はニューラルネットワークの出力信号を出力する適応化
平滑化回路とを備えたため、光パルス試験器におけるＳ
／Ｎ比向上のための繰返し測定が不要となり、また、フ
レネル反射の特性が変化しないので、光パルス試験器の
出力信号よりフレネル反射の情報を損うことなく且つ比
較的短時間で雑音を除去することができる。
【図１】本発明の光パルス試験器用信号処理装置の一実
施例を示す構成図
施例を示す構成図
【図２】従来の光パルス試験器用信号処理装置の一例を
示す構成図
示す構成図
【図３】従来の光パルス試験器用信号処理装置の他の例
を示す構成図
を示す構成図
【図４】光パルス試験器の出力信号の一例を示す波形図
【図５】図３の装置による信号処理結果を示す波形図
【図６】適応化平滑化回路における処理の流れ図
【図７】図１の装置による信号処理結果を示す波形図
【図８】区間内のサンプリング数と二乗誤差との関係を
示すグラフ
示すグラフ
１…光発信部、２…光方向性結合器、３…光ファイバケ
ーブル、４…光受信部、６…ディスプレイ、７…ニュー
ラルネットワーク、８…適応化平滑化回路。
ーブル、４…光受信部、６…ディスプレイ、７…ニュー
ラルネットワーク、８…適応化平滑化回路。
Claims (1)
- 【請求項１】 被測定物の一端より光パルスを入射し、
この際、該一端に戻ってくる後方散乱光の光強度を検出
し、これを時間軸上で離散化して出力する光パルス試験
器の出力信号を処理する光パルス試験器用信号処理装置
において、 光パルス試験器の出力信号を入力とし、該信号中より雑
音成分を除去して出力するニューラルネットワークと、 該ニューラルネットワークの出力信号及び光パルス試験
器の出力信号を入力とし、これらの２つの信号全体の誤
差の分散と所定の区間内での誤差の分散との比をとり、
信号全体の誤差の分散に比べて区間内での誤差の分散が
大きい時は光パルス試験器の出力信号を出力し、信号全
体の誤差の分散と区間内での誤差の分散とが同程度の時
はニューラルネットワークの出力信号を出力する適応化
平滑化回路とを備えたことを特徴とする光パルス試験器
用信号処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3914992A JPH05231983A (ja) | 1992-02-26 | 1992-02-26 | 光パルス試験器用信号処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3914992A JPH05231983A (ja) | 1992-02-26 | 1992-02-26 | 光パルス試験器用信号処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05231983A true JPH05231983A (ja) | 1993-09-07 |
Family
ID=12545056
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3914992A Pending JPH05231983A (ja) | 1992-02-26 | 1992-02-26 | 光パルス試験器用信号処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05231983A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08247897A (ja) * | 1995-03-09 | 1996-09-27 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 光線路特性の自動解析方法 |
| JP2021038941A (ja) * | 2019-08-30 | 2021-03-11 | 株式会社豊田中央研究所 | ノイズ除去装置および距離測定装置 |
-
1992
- 1992-02-26 JP JP3914992A patent/JPH05231983A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08247897A (ja) * | 1995-03-09 | 1996-09-27 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 光線路特性の自動解析方法 |
| JP2021038941A (ja) * | 2019-08-30 | 2021-03-11 | 株式会社豊田中央研究所 | ノイズ除去装置および距離測定装置 |
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