周界安防系统的入侵信号分类识别方法研究

• 作者: 吴国超
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 周界安防系统 入侵信号识别 算法 小波域特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 机电设计与自动化
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 3102字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1980.2019.05.019

摘要

针对光纤周界安防系统常用信号特征提取方法及分类器模型的不足,提出了一种基于小波变换与支持向量机的入侵事件识别方法.先将传感器上采集的振动信号进行分帧处理,再将分帧后的信号进行小波变换,最后将小波域特征输入支持向量机,得出对入侵事件的分类结果.在重庆涪陵页岩气田周界入侵检测平台上进行验证的结果显示,提出的分类方法能够正确区分真实入侵事件和环境干扰信号,对入侵事件分类识别的正确率整体达94.2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴国超		3	0	0.0	0.0