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摘要:
介绍了宽域全光纤监控预警系统及光纤扰动信号模式识别算法.利用小波包分解对信号进行分解与重构,并提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用综合考虑观测数据和确定性先验知识的BVC-RBF神经网络实现信号分类,提高了网络的泛化能力.利用Matlab引擎、动态链接库(DLL)、组件对象模型(COM)3种混合编程方法将Matlab开发的算法程序集成到VC编写的用户操作平台中.使用文本文件存取网络数据,克服了Matlab无法编译神经网络工具箱函数的缺陷,并从操作复杂度、执行时间、内存消耗等方面对3种方式进行对比,最终选定动态链接库作为系统应用方案.
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文献信息
篇名 全光纤安防系统模式识别混合编程的实现
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 光纤扰动信号 模式识别 小波包分解 BVC-RBF网络 混合编程
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 41-46
页数 分类号 TP277
字数 3920字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2011.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙小菡 东南大学电子科学与工程学院 214 1113 17.0 23.0
2 万遂人 东南大学生物科学与医学工程学院 52 261 9.0 13.0
3 赵杰 东南大学生物科学与医学工程学院 5 17 1.0 4.0
4 丁吉 东南大学生物科学与医学工程学院 3 17 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
光纤扰动信号
模式识别
小波包分解
BVC-RBF网络
混合编程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
总被引数(次)
71314
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