【摘 要】
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针对动车(EMU)经过时引起的系统误报,提出了一种新颖的识别算法。采用将信号的时域峰值与频域内固定频段内能量积分的方法以提高系统抗干扰性能。利用时频分析方法中的短时傅
【机 构】
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武汉理工大学光纤传感技术国家工程实验室,
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针对动车(EMU)经过时引起的系统误报,提出了一种新颖的识别算法。采用将信号的时域峰值与频域内固定频段内能量积分的方法以提高系统抗干扰性能。利用时频分析方法中的短时傅立叶变换(STFT),采用Hanning窗窗长为128,窗滑动点数为64,将时域峰值所在时间段对应的STFT 1～5Hz频率范围内的能量进行积分,以此辨别入侵与非入侵事件。根据数据分析结果以及实际应用情况,所提算法可以在保证人为入侵漏报率FNR为零的情况下,有效地将EMU经过引起的误报率FAR降低80%,使得光纤布拉格光栅(FBG)周界安防系统的抗环境干扰性得到大幅提高。
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