公开(公告)号：CN111157099A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN202010000759.5

申请日：2020-01-02

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 许海燕 ,  单洪颖 ,  谢迎娟 ,  张卓

IPC: G01H9/00

Abstract: 本发明公开了一种分布式光纤传感器振动信号分类方法及识别分类系统，方法为：首先用光纤传感系统获取作用在光缆上的振动信号；对光纤振动信号进行预处理；计算光纤振动信号的短时能量和短时过零率；设置短时能量和短时过零率的双门限值，若超过阈值则提取有效数据段，并判断为扰动事件；绘制光纤振动信号时频域上的谱图；提取光纤振动信号的Mel频率倒谱系数；建立基于扰动事件信号的Mel频率倒谱系数和时频域谱图的深度学习识别模型；基于振动信号时频域上的谱图和Mel频率倒谱系数两种特征与深度学习识别模型进行匹配，判断光纤振动信号类别。本发明实现了对光纤传感信号的特征提取，准确识别分类，解决了光纤传感入侵信号识别分类准确率低的技术问题。

公开(公告)号：CN111157099B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202010000759.5

申请日：2020-01-02

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 许海燕 ,  单洪颖 ,  谢迎娟 ,  张卓

IPC: G01H9/00

Abstract: 本发明公开了一种分布式光纤传感器振动信号分类方法及识别分类系统，方法为：首先用光纤传感系统获取作用在光缆上的振动信号；对光纤振动信号进行预处理；计算光纤振动信号的短时能量和短时过零率；设置短时能量和短时过零率的双门限值，若超过阈值则提取有效数据段，并判断为扰动事件；绘制光纤振动信号时频域上的谱图；提取光纤振动信号的Mel频率倒谱系数；建立基于扰动事件信号的Mel频率倒谱系数和时频域谱图的深度学习识别模型；基于振动信号时频域上的谱图和Mel频率倒谱系数两种特征与深度学习识别模型进行匹配，判断光纤振动信号类别。本发明实现了对光纤传感信号的特征提取，准确识别分类，解决了光纤传感入侵信号识别分类准确率低的技术问题。