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基于SVM的φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法研究
摘要
φ-OTDR光纤振动传感技术是一种基于光纤散射的测量方法，可以实现对光纤的振动实时监测。论文研究了基于SVM的φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法，探讨了特征提取和分类算法，并给出了实验验证。结果表明，基于SVM的φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：φ-OTDR、光纤振动传感、SVM、模式识别、特征提取、分类算法
引言
光纤振动传感技术已经成为近年来研究的热点之一，它应用广泛，可以用于智能交通、地震监测、建筑结构健康监测等领域。其中，φ-OTDR光纤振动传感技术是一种基于光纤散射的测量方法，可以实现光纤的振动实时监测。φ-OTDR技术的核心思想是利用激光在光纤内部和外部的分布，提取光纤中少量的振动信息，然后通过信号分析和图像处理来实现精确的振动监测。
针对φ-OTDR光纤振动传感系统中的振动信号识别问题，本文提出了基于SVM分类器的模式识别方法，其主要步骤包括特征提取、特征选择和分类器设计等。本文还通过实验验证了所提出的方法的有效性和可行性。
方法
1.φ-OTDR光纤振动传感系统
φ-OTDR光纤振动传感系统是利用一种测量方法来实现对光纤振动的实时监测，其原理是利用光纤上的雷曼散射和布里渊散射来监测光纤的振动情况，然后通过信号处理技术输出振动信号的空间分布图。其中，雷曼散射主要集中在散射峰上，而布里渊散射则主要位于光纤的中心部位。
2.特征提取
特征提取是指将光纤振动信号中有用的信息提取出来，并将其转换为可供分类器使用的特征向量。通常，可以选用多种时频分析方法来提取振动信号中的特征，如小波变换、短时傅里叶变换、小波包变换等。本文选用小波变换进行特征提取。
3.特征选择
在特征选择过程中，首先需要通过计算各个特征之间的相关性来确定各个特征的重要性。然后，可以根据决策树、互信息等方法来选择最重要的特征，并将其作为分类器的输入。本文采用了互信息方法进行特征选择。
4.SVM分类器
SVM分类器是一种常用的机器学习算法，在模式识别和数据挖掘等领域广泛应用。其主要思想是在高维空间中找到最优的超平面，以实现样本分类的目的。通常，可以通过核函数将数据映射到高维空间，并利用SMO算法来求解超平面的参数。本文采用了线性核函数进行分类。
实验结果与分析
为了验证本文所提出的基于SVM的φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法的有效性和可行性，设计了一组实验。在实验中，利用小样本数据集对模式识别进行了评估。实验结果显示，所提出的方法能够实现较高的识别准确度，在不同振动条件下表现出良好的鲁棒性。
结论
通过对φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法的研究，本文提出了基于SVM的模式识别方法，并通过实验验证了其有效性和可行性。实验结果表明，基于SVM的φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法具有较高的识别准确度和鲁棒性，在光纤振动传感技术领域具有广阔的应用前景。
参考文献
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