【摘 要】
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本文针对光纤预警系统提出了一种基于信号时频关联分析的光纤入侵振源识别算法.在特征提取阶段,本文采用信号的周期性和有序程度2个指标来描述信号的内在规律性,引入短时自相
【基金项目】
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北京市教委科技计划面上项目(KM201610009004), 北方工业大学优秀青年教师培养计划项目,北方工业大学科研启动基金项目
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本文针对光纤预警系统提出了一种基于信号时频关联分析的光纤入侵振源识别算法.在特征提取阶段,本文采用信号的周期性和有序程度2个指标来描述信号的内在规律性,引入短时自相关算法和小波变换算法分别从时域和频域的角度提取信号的基音周期和小波功率熵特征,形成对信号的时频关联分析;在分类器设计阶段,根据本文所提取特征的特性,采用K临近算法作为分类器.经大量实测数据测试和仿真验证,证实了该算法模型具有较好的分类效果和较低的算法复杂度.
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