本文選題：分布式光纖傳感 + 互補(bǔ)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解��； 參考：《激光與紅外》2017年07期

【摘要】：提出一種基于互補(bǔ)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)奇異值熵結(jié)合多核支持向量機(jī)(SVM)的入侵信號(hào)特征提取與識(shí)別方法。首先,采用CEEMD方法對(duì)入侵信號(hào)進(jìn)行分解得到若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(IMF);其次,再對(duì)IMF分量進(jìn)行奇異值分解,計(jì)算其奇異值熵;然后,根據(jù)奇異值熵篩選出有用IMF分量,構(gòu)建特征向量;最后,采用多核支持向量機(jī)識(shí)別入侵信號(hào)。采用實(shí)際采集的攀爬,敲擊,汽車,風(fēng)等場(chǎng)外入侵信號(hào)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明:CEEMD方法有效解決了EEMD的殘留白噪聲問題,多核SVM比單核SVM具有更好的識(shí)別率,攀爬入侵信號(hào)識(shí)別率達(dá)到95%。
[Abstract]:An intrusion signal feature extraction and recognition method based on complementary empirical mode decomposition (EMD) singular value entropy and multi-core support vector machine (SVM) is proposed. First, the CEEMD method is used to decompose the intrusion signal to obtain some intrinsic mode functions. Secondly, the singular value decomposition of the IMF component is carried out to calculate the singular value entropy, and then the useful IMF component is screened according to the singular value entropy. Finally, multi-kernel support vector machine is used to recognize the intrusion signal. The off-site intrusion signals, such as climbing, knocking, automobile, wind and so on, are tested and verified. The results show that the problem of residual white noise in EEMD is effectively solved by using the EEMD method. The multi-core SVM has a better recognition rate than the single-core SVM. The recognition rate of climbing invasion signal is 95%.
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)天津市智能信號(hào)與圖像處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)民航大學(xué)理學(xué)院;中國(guó)民航大學(xué)空管研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(No.U1433202);國(guó)家自然科學(xué)基金(No.U1533113) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)中國(guó)民航大學(xué)專項(xiàng)(No.3122016B001) 中央高�；究蒲谢�(No.3122016D029)資助
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1806856