基于时频特征的光纤振动模式识别研究

• 作者: 安博文 方文军 李玉涟 李静云 陈元林
• 来源期刊: 光通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光纤周界安防系统 经验模态分解 时频熵 重心频率 模式识别
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 其它
• 页码范围: 55-59
• 页数: 5页
• 分类号: TN915.62
• 字数: 3430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2018.07.014

摘要

针对分布式光纤周界安防系统中的振动入侵类型识别要求,提出一种基于时频特征的光纤振动模式识别方法.该方法以时频熵和具有时间关联性的重心频率为时频域特征,结合时域特征形成特征向量,并采用概率神经网络(PNN)进行多类模式识别.为了不受不定原理的制约,时频域特征是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的,在实现上采用两级振动模式识别.实验结果表明,该方法能有效提高不同振动类型的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安博文	上海海事大学信息工程学院	85	270	8.0	10.0
2	陈元林	上海海事大学信息工程学院	14	15	3.0	3.0
3	李玉涟	上海海事大学信息工程学院	3	15	3.0	3.0
4	李静云	上海海事大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0
5	方文军	上海海事大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0