光纤周界安全：聚类分析在入侵信号识别中的应用

"基于聚类分析的光周界入侵信号识别 .pdf" 在光纤周界安全系统中，尤其是基于改进的Mach-Zehnder干涉仪的系统，准确地识别和区分人为入侵与环境噪声至关重要。这篇由刘阳和王志谦撰写的论文探讨了如何通过聚类分析来实现这一目标。他们提出了一种综合考虑时域和频域特征的信号处理方法，旨在提高系统的抗干扰能力和降低误报率。 首先，论文关注的是信号的时域特征。通过分析信号的平均能量值和能量值离差，可以捕捉到不同事件（如人为入侵和环境噪声）在时间序列上的差异。平均能量值反映了信号的整体强度，而能量值离差则揭示了信号波动的幅度和频率，这两者对于区分稳定背景噪声和瞬态入侵事件非常有用。 其次，论文转而研究频域特性。鉴于人为入侵信号通常具有较为集中的频谱能量，作者利用信息熵作为衡量标准，构建了频域特征。信息熵是一种量化信号不确定性或复杂性的指标，它可以帮助区分那些在频率分布上具有特定模式（如入侵信号）的信号与随机噪声。 接下来，论文介绍了如何结合时域和频域的特征，利用小波变换进一步构造更丰富的特征表示。小波变换能够提供多尺度分析，使得信号在不同分辨率下的信息得以揭示，这对于聚类分析尤为关键，因为它可以捕获信号的局部特征。 最后，通过聚类分析，论文提出了将这些特征整合并分类的方法。聚类分析是一种无监督学习技术，可以自动将相似的信号分组，而无需预先知道具体的类别。在这种情况下，它被用来区分人为入侵信号和其他类型的信号，如环境噪声或误报。 实验结果证实了所提出的特征提取和聚类分析方法的有效性，表明这种方法能够提高系统的分类精度，降低由于环境因素导致的误报，从而提升整体的光纤周界安防性能。关键词包括光纤周界系统、平均能量值、信息熵和聚类分析，这些关键词涵盖了论文的核心技术和研究重点。 这篇论文为光纤周界安全系统提供了新的信号处理策略，为解决环境噪声干扰和提高入侵检测准确性提供了理论和技术支持。通过深入理解和应用文中提到的方法，可以优化现有的光纤安防系统，降低误报率，增强安全防护能力。