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基于局部均值分解的光纤周界安防系统振动信号识别
基于局部均值分解的光纤周界安防系统振动信号识别
摘要：
光纤周界安防系统在现代安全监控领域得到广泛应用，对于识别振动信号的准确性要求越来越高。本文提出了一种基于局部均值分解（LMD）的光纤周界安防系统振动信号识别方法。该方法利用LMD对原始振动信号进行分解，并采用能量熵指标对每个局部振动信号进行特征提取。实验结果表明，该方法能够有效识别不同类型的振动信号，具有较高的准确性和稳定性。
引言：
随着技术的发展，光纤周界安防系统被广泛应用于各种需要监控保护的场所，如边界、建筑物周围等。光纤周界安防系统通过检测周围环境的振动信号来实现对潜在威胁的预警和监控。因此，对于振动信号的识别准确性要求越来越高。
方法：
本文提出了一种基于局部均值分解的光纤周界安防系统振动信号识别方法。首先，将原始振动信号使用LMD进行分解，得到一组局部振动信号。然后，对每个局部振动信号计算能量熵指标作为特征。最后，使用支持向量机（SVM）算法对特征进行分类。
结果：
本文在一个实际的光纤周界安防系统中进行了实验。实验中使用不同类型的振动信号作为输入数据，并将其分为正常信号和异常信号两类。实验结果表明，所提出的方法能够准确地识别出正常信号和异常信号，具有较高的准确性和稳定性。
讨论：
通过实验结果分析，可以看出所提出的方法在光纤周界安防系统振动信号识别中具有很好的效果。这主要得益于LMD的分解能力和能量熵指标的敏感性。LMD可以将原始振动信号分解成不同频率和振幅的局部振动信号，有效地提取出不同尺度的特征信息。能量熵指标可以反映出信号的非线性性质，对于识别不同类型的振动信号非常有效。
结论：
本文提出了一种基于局部均值分解的光纤周界安防系统振动信号识别方法。该方法通过LMD的分解能力和能量熵指标的敏感性，有效地提取出不同类型的振动信号特征，并通过支持向量机分类算法进行分类。实验结果表明，所提出的方法能够准确地识别出不同类型的振动信号，具有较高的准确性和稳定性。在实际应用中，该方法可以为光纤周界安防系统提供可靠的振动信号识别功能，提高系统的安全性和可靠性。
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