基于改进SVM的光纤周界入侵信号智能识别

在"论文研究-光纤周界系统入侵信号识别"这篇论文中，作者杨尚文和李青探讨了在光纤周界安防系统中如何有效地识别和区分人为入侵信号和环境噪声。该系统基于改良的Mach-Zehnder干涉仪，这种仪器在监控光纤振动时，能够触发警报，因此准确的信号分类至关重要。 论文的核心内容聚焦于信号处理技术，特别是在时域和频域特征的提取上。在时域分析中，作者采用了短时过零率和短时能量法来捕捉入侵信号的独特模式。短时过零率是通过计算信号在一定时间窗口内零点变化的数量，反映信号活动的动态特性，而短时能量则是测量信号在短时间内累积的能量，这两者有助于区分入侵引起的光纤振动和背景噪声。 在频域处理上，针对人为入侵信号通常具有频谱能量集中在某些特定频率的特点，作者利用这些信号的极值点的均值作为阈值，将信号分割成不同的频率子带。随后，他们应用滤波器组来提取每个子带的信号能量特征，进一步增强信号特征的区分度。 支持向量机（SVM）被用于信号的分类环节，将时域和频域特征结合起来作为输入，以提高分类的精度和鲁棒性。SVM是一种强大的机器学习方法，它能够在高维空间中找到最优决策边界，从而有效地区分不同类型的信号。 论文还提到了实验验证的部分，通过对实际数据的分析和优化，作者改进了算法，旨在提升系统的抗干扰性能，降低误报率。这表明他们不仅关注理论研究，还注重实际应用效果的优化。 这篇文章深入探讨了在光纤周界系统中如何利用先进的信号处理技术和机器学习方法来提升入侵信号的识别效率，这对于保障安全防范系统的效果具有重要的实践意义。