【摘 要】
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在设计红外火焰探测器的过程中,人工光源常常会引起探测器的误报。为有效区分人工光源与火焰信号,本文首先对采集的1种人工光源以及3种火焰信号进行分析,将采集的信号进行小
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,无锡格林通安全装备有限公司
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在设计红外火焰探测器的过程中,人工光源常常会引起探测器的误报。为有效区分人工光源与火焰信号,本文首先对采集的1种人工光源以及3种火焰信号进行分析,将采集的信号进行小波包4层分解,得到信号的能量谱。通过分析发现选取第2,3,4,7频段的能量值能够将这4种信号有效区分。为进一步验证实验结果,本文将双通道两路信号的第2,3,4,7频段的8个能量值作为一组特征向量,与BP神经网络结合进行模式识别。结果表明,通过这样的方法不仅可以区分火焰和人工光源,同时可以对3种火焰进行识别,其识别的正确率为84.1%。因此,基于
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