典型文献
基于小波包分解和SVM的φ-OTDR系统信号识别
文献摘要：
针对基于相位敏感光时域反射计的分布式光纤传感系统的信号识别实时性和准确性问题,提出一种基于小波包分解和支持向量机的信号识别方法.通过小波包分解提取信号的能量特征向量并分析不同信号的平均能量分布趋势.采用支持向量机对敲击、晃动、行走和噪声四种信号共800个实验样本进行训练和识别,识别效果由精确率、召回率、F1值和准确率四种评估指标进行评价.实验结果显示敲击信号和晃动信号的识别精确率、召回率和F1值分别为94.12％、96％、95.05％;95.92％、94％、94.95％;行走信号和噪声信号的识别精确率、召回率和F1值均为100％;总体识别准确率在97％以上.该方法提高了相位敏感光时域反射系统在信号识别时的准确性和实时性.
文献关键词：
相位敏感光时域反射计;信号识别;小波包分解;支持向量机;能量特征向量
中图分类号：
作者姓名：
卜泽华;毛邦宁;司召鹏;龚华平;徐贲;康娟;李裔;赵春柳
作者机构：
中国计量大学 光学与电子科技学院,杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]卜泽华;毛邦宁;司召鹏;龚华平;徐贲;康娟;李裔;赵春柳-.基于小波包分解和SVM的φ-OTDR系统信号识别)[J].光子学报,2022(11):79-87
A类：
B类：
于小波,小波包分解,OTDR,信号识别,相位敏感光时域反射计,分布式光纤传感系统,取信,能量特征向量,能量分布,敲击,晃动,精确率,召回率,噪声信号,识别准确率
AB值：
0.166331
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