随机噪声之间, 随机噪声与信号之间互相独立。基于此原理, 可以将原始信号分别经过两个不同的信道, 产生两个不同的含噪信号, 通过互相关运算而去除噪声。互相关处理后的含噪信号中, 信号的幅值大多高于噪声幅值, 继续对含噪信号进行分数阶微积分运算, 加大信号与噪声的差距, 从而达到除噪目的。通过论证与仿真, 验证了此方法的去噪效果更好。

提出了一种扫频光学相干层析成像k-clock延时校正算法, 该算法基于互相关运算, 能够有效校正光源自带k-clock信号的延时。由于扫频光源的不稳定性、同步触发硬件的精度不足以及外界环境影响, 扫频光源自带的k-clock信号在重采样干涉信号时很可能与干涉信号之间有一个不确定的延时, 导致系统分辨率下降。通过实验获得一个标准k-clock信号, 然后利用互相关运算计算出需要校正的k-clock信号的延时。由计算出的延时, 将k-clock信号进行左右移动从而对其进行校正, 再利用三次样条插值获得波数域等间隔的干涉信号。实验结果表明, 该算法平均运行时间为0.18 s, 能够将系统分辨率提高18.2%, 改善系统性能。