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基于自适应EMD的光纤安防系统入侵信号识别

朱程辉; 朱睿*; 王建平; 孙伟; 穆道明
CHINAJOURNAL
合肥工业大学

摘要

给出了一种基于自适应经验模态分解(AEMD)的光纤周界安防系统入侵信号识别方法。采用时域的短时能量及过门限率特征,判别截取振动信号并预处理,运用信号过门限率的统计特性和比值差异系数特性排除部分扰动信号;利用AEMD方法分解振动信号,得到若干个本征模态函数(IMF),选取与原信号相关性较高的IMF分量,计算各分量的能量熵和峭度特征;将获取的所有特征构成特征向量,采用支持向量机识别入侵信号。实验结果表明:该方法可以有效识别入侵信号的类型,提高了识别速度和识别率。

关键词

光纤周界安防系统 短时能量和过门限率 自适应经验模态分解 支持向量机

出版信息

论文状态
公开发表
期刊名称
传感器与微系统
发表日期
2020
卷
39
期
04
页码
26-30
DOI
10.13873/J.1000-9787(2020)04-0026-05

学科领域

软件工程计算机科学与技术

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