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分布式光纤振动传感信号识别的研究

邹东伯 刘海 赵亮 康迎杰

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分布式光纤振动传感信号识别的研究

    作者简介: 邹东伯(1990-),男,硕士研究生,现主要从事光纤传感及通信的研究。.
    通讯作者: 刘海, hailiu@hust.edu.cn
  • 中图分类号: TP212.1+4

Research of signal recognition of distributed optical fiber vibration sensors

    Corresponding author: LIU Hai, hailiu@hust.edu.cn ;
  • CLC number: TP212.1+4

  • 摘要: 为了能够更好地识别入侵振动信号,通过研究分布式光纤振动传感器及振动信号的识别技术,根据振动信号的特点,借鉴语音信号的处理方法,对比原有基于快速傅里叶变换频谱分析算法,引入了基于Mel频率倒谱系数的识别算法。新算法从频域的角度对振动信号进行分析,提取不同环境状态下的Mel频率倒谱系数,并将其作为新的特征参量。通过实验对比分析两种算法,两者的误报率分别为27.5%和7.5%。结果表明,基于Mel频率倒谱系数的算法相比基于快速傅里叶变换的频谱分析算法,在误报率上可以降低20%甚至更多,在不漏报的前提下,显然误报率更低的基于Mel频率倒谱系数的算法更加适用于安防体系。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-10-22
  • 录用日期:  2014-11-20
  • 刊出日期:  2016-01-25

分布式光纤振动传感信号识别的研究

    通讯作者: 刘海, hailiu@hust.edu.cn
    作者简介: 邹东伯(1990-),男,硕士研究生,现主要从事光纤传感及通信的研究。
  • 1. 华中科技大学光学与电子信息学院, 武汉 430074

摘要: 为了能够更好地识别入侵振动信号,通过研究分布式光纤振动传感器及振动信号的识别技术,根据振动信号的特点,借鉴语音信号的处理方法,对比原有基于快速傅里叶变换频谱分析算法,引入了基于Mel频率倒谱系数的识别算法。新算法从频域的角度对振动信号进行分析,提取不同环境状态下的Mel频率倒谱系数,并将其作为新的特征参量。通过实验对比分析两种算法,两者的误报率分别为27.5%和7.5%。结果表明,基于Mel频率倒谱系数的算法相比基于快速傅里叶变换的频谱分析算法,在误报率上可以降低20%甚至更多,在不漏报的前提下,显然误报率更低的基于Mel频率倒谱系数的算法更加适用于安防体系。

English Abstract

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