低复杂度的振动信号常规峰度检测算法只能检测人员入侵行为,不能检测车辆入侵行为。根据噪声数据与车辆入侵数据特点,结合时间窗和马尔柯夫过程概念,提出了基于改进峰度的振动信号检测分类算法。该算法引入背景噪声的平均能量,利用包含比例因子p和异常突变阈值r的分段函数代替信号能量,可以避免毛刺信号干扰,检测并区分人员入侵和车辆入侵而不需要任何先验条件。试验表明,该算法具有复杂度低,资源要求低,漏警率低的特点。
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