基于局部均值分解的样本熵特征提取研究及应用
分布式光纤传感技术已被广泛应用于管道运输的安全监测中,对不同光纤振动信号的特征进行准确提取和分类识别是近年来的研究热点.针对传统时频分析方法研究光纤振动信号时需要人工设定基函数以及无法消除高频噪声干扰的缺陷,采用具有自适应特性的局部均值分解(LMD)方法对信号进行处理,并提出了一种基于LMD的特征提取与识别方法.首先,对原始信号进行LMD,得到若干个乘积函数分量;然后,通过自相关原理重构信号,并提取重构信号的样本熵特征和能量特征;最后,将上述特征进行融合并送入支持向量机进行训练识别.实验结果表明,该方法能有效识别不同振动类型,且识别准确率较高.
光纤光学、光纤振动信号、局部均值分解、样本熵、光纤预警、特征提取与识别
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TN911.6
国家自然科学基金;北京市自然科学基金
2022-06-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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