激光与光电子学进展, 2019, 56 (13): 130601, 网络出版: 2019-07-11   

光纤入侵信号的特征提取与识别算法 下载: 1280次

Feature Extraction and Recognition Algorithm for Fiber Intrusion Signals
作者单位
北方工业大学电子信息学院, 北京 100144
图 & 表

图 1. 光纤入侵信号特征提取及识别算法流程图

Fig. 1. Processing flow chart of feature extraction and recognition for fiber intrusion signals

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图 2. 分解结果。(a) EMD分解;(b) EEMD分解

Fig. 2. Decomposition results. (a) EMD decomposition; (b) EEMD decomposition

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图 3. RVFL神经网络的结构

Fig. 3. Structure of RVFL neural network

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图 4. 原始入侵信号预处理。(a1)(b1)敲击信号;(a2)(b2)过车信号;(a3)(b3)小跑信号

Fig. 4. Preprocessing for original intrusion signals. (a1)(b1) Tapping signal; (a2)(b2) vehicle signal; (a3)(b3) running signal

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图 5. 能量比结果。(a)敲击信号;(b)过车信号;(c)小跑信号

Fig. 5. Results of energy ratio. (a) Tapping signal; (b) vehicle signal; (c) running signal

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图 6. 方差分析结果。(a)敲击信号;(b)过车信号;(c)小跑信号

Fig. 6. Variance analysis results. (a) Tapping signal; (b) vehicle signal; (c) running signal

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图 7. 特征向量可视化结果

Fig. 7. Result of feature vector visualization

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图 8. 测试样本识别结果

Fig. 8. Recognition result of test sample

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表 1不同的λ,w,b对模型误差的分析

Table1. Model error analysis under different λ, w, and b

λw, b[-2, 2]w, b[-100, 100]w, b[-200, 200]w, b[-400, 400]
0.0050.2780.1650.1980.323
0.0500.2920.1760.2020.210
0.5005.0000.2970.3120.1620.1860.1720.1890.1760.203

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表 2识别结果对比

Table2. Comparison of recognition results

Recognition methodRecognition result /%
RVFL neural networkBP neural network96.794.7

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曲洪权, 宫殿君, 张常年, 王彦平. 光纤入侵信号的特征提取与识别算法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(13): 130601. Hongquan Qu, Dianjun Gong, Changnian Zhang, Yanping Wang. Feature Extraction and Recognition Algorithm for Fiber Intrusion Signals[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(13): 130601.

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