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基于傅里叶变换和CELM的光纤传感信号的识别研究

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【作者】 苗军周建亭袁睿思宁润泽

【Author】 MIAO Jun;ZHOU Jianting;YUAN Ruisi;NING Runze;Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research,Beijing Information Science and Technology University;

【通讯作者】 周建亭;

【机构】 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

【摘要】 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。

【基金】 国家自然科学基金项目(61650201);北京市自然科学基金项目(4162058);北京未来芯片技术高精尖创新中心科研基金(KYJJ2018004);北京信息科技大学2018年人才培养质量提高经费(5111823402)~~
【所属期刊栏目】 电子与信息器件 (2019年16期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.010
  • 【分类号】TP212;TN911.23
  • 【下载频次】13
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