【摘 要】
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为了解决周界入侵行为识别正确率低的问题,对经验模态分解算法进行改进,并将其用于光纤布拉格光栅周界入侵行为分类。该方法利用短时平均过零率从整体信号中提取入侵信号,采
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室; 重庆邮电大学光纤通信技术信产部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61275077)
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为了解决周界入侵行为识别正确率低的问题,对经验模态分解算法进行改进,并将其用于光纤布拉格光栅周界入侵行为分类。该方法利用短时平均过零率从整体信号中提取入侵信号,采用两次极值波延拓抑制经验模态分解算法的端点效应,对入侵信号进行分解并提取有效分量的特征,引用支持向量机对入侵行为进行识别;在室外环境下分别对无入侵和攀爬、剪切、碰撞、触摸4种入侵行为进行分类与识别。结果表明,所提方法能有效识别不同的入侵行为,识别正确率大于96%。
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