基于傅里叶变换和CELM的光纤传感信号的识别研究

• 作者: 周建亭 宁润泽 苗军 袁睿思
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 信号识别 入侵事件检测 光纤振动信号 数据采集 特征提取 分类识别
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 电子与信息器件
• 页码范围: 40-43,48
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.11-34|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.010

摘要

为了对系统采集到的光纤振动数据进行更细致的特征刻画,文中采用傅里叶变换对数据进行特征提取.对特征提取后的数据,通过二分类任务决策树模型以及约束极速学习机(CELM)算法,进行挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走以及环境噪音总共5个类别进行识别.实验结果表明,与采用传统的短时能量/过零率特征及极速学习机(ELM)算法相比,该文采用傅里叶变换特征和CELM算法对光纤振动数据识别的分类正确率有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗军	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	7	13	2.0	3.0
2	周建亭	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	袁睿思	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	2	0	0.0	0.0
4	宁润泽	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	1	0	0.0	0.0