【摘要】：提出了一種基于MFCC特征和SVDD訓(xùn)練的光纖傳感系統(tǒng)振動信號的識別算法,該算法選擇MFCC系數(shù)作為模式識別的特征量,利用SVDD算法實現(xiàn)對特征量的訓(xùn)練和模式匹配,同時對SVDD算法進(jìn)行了擴展,使其能夠利用單個事件進(jìn)行模板庫訓(xùn)練和多類別識別。實驗證明,該算法在光纖傳感系統(tǒng)應(yīng)用中,能夠準(zhǔn)確識別常見擾動事件的類別,具有較高的識別率,并簡化了模板庫的建立過程。
[Abstract]:An algorithm of vibration signal recognition for optical fiber sensing system based on MFCC feature and SVDD training is proposed. The MFCC coefficient is chosen as the characteristic quantity of pattern recognition, and the SVDD algorithm is used to realize the training and pattern matching of the characteristic quantity. At the same time, the SVDD algorithm is extended to make use of a single event for template library training and multi-class recognition. Experimental results show that the algorithm can accurately identify the types of common disturbance events in optical fiber sensing systems and has a high recognition rate and simplifies the establishment of template library.
【作者單位】： 中國電子科技集團公司第三十四研究所;
【分類號】：TP212;TN911.7

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本文編號：2161115