基于小波和支持向量机的光纤微振动传感器模式识别

• 作者: 姜漫 李彦 李立京 林文台 梁正桃
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 光纤微振动传感器 模式识别 小波能熵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 43-45,49
• 页数: 4页
• 分类号: TN919
• 字数: 3091字
• 语种: 中文

摘要

为实现对双M-Z型光纤传感器的振动信号进行识别,提出一种基于小波能熵和支持向量机(SVM)的光纤传感信号模式识别方法.该方法对小波分解得到的各频段系数求解其能量信息熵,归一化后得到特征向量.其作为SVM的输入,通过选用合适的核函数和多类的分类方法,对SVM多类分类器进行建模.在多种振动信号的条件下,用测试样本对SVM分类器模型进行测试,测试结果表明:该方法对双M-Z型光纤微振动传感器的振动信号的分类达到了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李立京	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	60	464	11.0	18.0
2	李彦	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	25	125	7.0	10.0
3	林文台	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	6	65	4.0	6.0
4	姜漫	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	6	40	3.0	6.0
5	梁正桃	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	3	31	2.0	3.0