公开(公告)号：CN112115851B

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202010976282.4

申请日：2020-09-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王松 ,  胡燕祝 ,  高莉茁

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及基于CMEEMD‑GAIW‑SW‑DFA的分布式光纤信号听觉信息融合方法，是一种对分布式光纤振动信号进行信息融合的方法，属于信号处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定引入白噪声信号后的光纤信号；(2)确定第一个IMF分量序列集合；(3)确定剩余分量；(4)确定各类信号的IMF分量的互信息；(5)确定信号各IMF分量的初始权值；(6)确定自适应动态惯性权重调整函数；(7)确定融合后光纤信号的方差均值；(8)确定奇异指数和多重分形谱。本发明结合CMEEMD‑GAIW方法与SW‑DFA方法，充分考虑了光纤信号各分量包含信息量的多少，设置了融合权重并利用GAIW算法对其进行了全局自适应动态分配，为光纤信号听觉得融合提供了一种有效实用的方法。

公开(公告)号：CN112115851A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010976282.4

申请日：2020-09-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王松 ,  胡燕祝 ,  高莉茁

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及基于CMEEMD‑GAIW‑SW‑DFA的分布式光纤信号听觉信息融合方法，是一种对分布式光纤振动信号进行信息融合的方法，属于信号处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定引入白噪声信号后的光纤信号；(2)确定第一个IMF分量序列集合；(3)确定剩余分量；(4)确定各类信号的IMF分量的互信息；(5)确定信号各IMF分量的初始权值；(6)确定自适应动态惯性权重调整函数；(7)确定融合后光纤信号的方差均值；(8)确定奇异指数和多重分形谱。本发明结合CMEEMD‑GAIW方法与SW‑DFA方法，充分考虑了光纤信号各分量包含信息量的多少，设置了融合权重并利用GAIW算法对其进行了全局自适应动态分配，为光纤信号听觉得融合提供了一种有效实用的方法。