基于傅里叶变换和CELM的光纤传感信号的识别研究

作者：苗军; 周建亭^*; 袁睿思; 宁润泽

来源：现代电子技术, 2019, 42(16): 40-48.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.010

• 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

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。

• 单位
  北京信息科技大学