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摘要:
采用单模-多模-单模(SMS)光纤结构的光路,针对施加在多模光纤上的入侵信号,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)相结合的模式识别分类方法.该方法对入侵信号进行STFT以获得时频图,制作成训练集和测试集;将训练集输入到三种网络模型中进行训练,根据工程应用指标选择合理的网络模型;利用网络模型对测试集进行分析,得到入侵信号的识别结果.采用4种入侵信号对该方法的有效性和实时性进行验证.结果 表明,该方法可以高效识别人为入侵信号和非人为入侵信号,并可以通过增加含有不同类型噪声的入侵信号种类和数量来验证此方法的稳健性,减少了入侵信号的漏报率和误报率,提高了SMS光纤结构在周界防区模式识别中的应用价值.
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文献信息
篇名 光纤周界防区入侵事件的模式识别研究
来源期刊 中国激光 学科 工学
关键词 光纤光学 周界安防 单模-多模-单模光纤结构 短时傅里叶变换 卷积神经网络
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 光纤光学与光通信
研究方向 页码范围 267-276
页数 10页 分类号 TN29
字数 语种 中文
DOI 10.3788/CJL201946.1006001
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 丁攀峰 37 88 4.0 8.0
2 陈沛超 2 0 0.0 0.0
3 游赐天 2 0 0.0 0.0
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2019(0)
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研究主题发展历程
节点文献
光纤光学
周界安防
单模-多模-单模光纤结构
短时傅里叶变换
卷积神经网络
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
中国激光
月刊
0258-7025
31-1339/TN
大16开
上海市嘉定区清河路390号 上海800-211邮政信箱
4-201
1974
chi
出版文献量(篇)
9993
总下载数(次)
26
总被引数(次)
105193
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