光纤周界振动信号识别：LMD-SFF方法的高效准确应用

本文主要探讨了一种创新的光纤周界振动信号识别技术，该方法结合了局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）和串行特征融合（Serial Feature Fusion, SFF）。在面对光纤周界的复杂环境，如噪声和风雨天气干扰时，这一技术展示了强大的信号处理和识别能力。 首先，局部均值分解作为一种信号处理技术，通过分解信号为一组固有模式，有效地分离出不同频率成分，有助于去除背景噪声，提取出振动信号的关键特征。这种方法能够保留信号的局部特性，提高信号的可解释性。 然后，串行特征融合进一步优化了特征提取过程。通过逐个比较和融合多个特征向量，SFF能够整合出最能代表振动信号特性的组合，增强特征的稳定性和鲁棒性。这种策略避免了单一特征可能存在的局限性，提高了识别的准确性。 文章的核心部分是采用了概率神经网络（Probability Neural Network, PNN）作为分类器。PNN是一种基于实例的学习方法，它能够根据输入样本与已知类别之间的相似度进行预测，这使得它在处理不确定性较高的信号识别任务中表现出色。 作者通过实验验证了这一方法的有效性。在不同单一振动信号条件下，该方法的平均正确识别率达到96.0%，而在面对风雨天气等干扰时，识别率提升至96.7%。此外，识别速度也相当快，分别为0.87秒和0.91秒，显示出良好的实时性能。 相比于传统的LMD算法和SFF-PNN算法，该方法在敏感信息识别和特征提取方面取得了显著优势。这表明，通过结合局部均值分解和串行特征融合，能够在复杂的光纤周界环境中，实现更精确、快速的振动信号识别，这对于监控和维护光纤设施的安全具有重要的实际应用价值。