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为了对系统采集到的光纤振动数据进行更细致的特征刻画,文中采用傅里叶变换对数据进行特征提取。对特征提取后的数据,通过二分类任务决策树模型以及约束极速学习机(CELM)算法,进行挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走以及环境噪音总共5个类别进行识别。实验结果表明,与采用传统的短时能量/过零率特征及极速学习机(ELM)算法相比,该文采用傅里叶变换特征和CELM算法对光纤振动数据识别的分类正确率有显著提高。