發(fā)布時間：2018-04-26 16:55

  本文選題：分布式光纖傳感 + 互補經(jīng)驗模態(tài)分解　； 參考：《激光與紅外》2017年07期

【摘要】：提出一種基于互補經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMD)奇異值熵結合多核支持向量機(SVM)的入侵信號特征提取與識別方法。首先,采用CEEMD方法對入侵信號進行分解得到若干個本征模態(tài)函數(shù)(IMF);其次,再對IMF分量進行奇異值分解,計算其奇異值熵;然后,根據(jù)奇異值熵篩選出有用IMF分量,構建特征向量;最后,采用多核支持向量機識別入侵信號。采用實際采集的攀爬,敲擊,汽車,風等場外入侵信號進行了實驗驗證,結果表明:CEEMD方法有效解決了EEMD的殘留白噪聲問題,多核SVM比單核SVM具有更好的識別率,攀爬入侵信號識別率達到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】： 中國民航大學天津市智能信號與圖像處理重點實驗室;中國民航大學理學院;中國民航大學空管研究院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(No.U1433202);國家自然科學基金(No.U1533113) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費中國民航大學專項(No.3122016B001) 中央高校基本科研基金(No.3122016D029)資助
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1806856