文献类型：期刊文章

作　　者：蒋立辉[1] 刘杰生[1] 熊兴隆[1] 王维波[2] 李猛[3]

机构地区：[1]中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,天津300300 [2]中国民航大学理学院,天津300300 [3]中国民航大学空管研究院,天津300300

出　　处：《激光与红外》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(No.U1433202);国家自然科学基金(No.U1533113);中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(No.3122016B001);中央高校基本科研基金(No.3122016D029)资助

年　　份：2017

卷　　号：47

期　　号：7

起止页码：906-913

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出一种基于互补经验模态分解(CEEMD)奇异值熵结合多核支持向量机(SVM)的入侵信号特征提取与识别方法。首先,采用CEEMD方法对入侵信号进行分解得到若干个本征模态函数(IMF);其次,再对IMF分量进行奇异值分解,计算其奇异值熵;然后,根据奇异值熵筛选出有用IMF分量,构建特征向量;最后,采用多核支持向量机识别入侵信号。采用实际采集的攀爬,敲击,汽车,风等场外入侵信号进行了实验验证,结果表明:CEEMD方法有效解决了EEMD的残留白噪声问题,多核SVM比单核SVM具有更好的识别率,攀爬入侵信号识别率达到95%。

关 键 词：分布式光纤传感 互补经验模态分解  本征模态函数  奇异值熵  多核支持向量机

分 类 号：TP212.9]