光纤振动信号识别：基于ELM算法的高效方法

本文主要探讨了基于ELM(Extreme Learning Machine)算法的光纤振动信号识别研究，该研究在安防监测领域具有重要的应用价值。作者针对挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走和噪声五种不同的光纤振动信号，分析了它们的短时过零率和能量特征，并提出了一种实验样本的选取方法。通过使用二分类任务的决策树模型和ELM算法，文章详细介绍了如何分阶段完成事件识别，并讨论了ELM算法参数对实验结果的影响。实验结果显示，这种方法能提高事件识别的准确率，并显著缩短模型训练时间。 光纤振动信号识别是安防监测系统的关键技术之一。传统的光纤传感器可以感知外界的振动行为，例如入侵、破坏等，产生的光强波动信号经过分析处理，可以实现对安全区域的实时监控和预警。光纤振动识别的研究涉及多个方面，包括信号特征提取、模式识别以及高效算法的应用。 本文中，作者首先对现有的光纤振动信号识别技术进行了概述，强调了光纤传感在安全防范领域的优势，如高精度定位、长监测距离、智能化识别和快速响应。接着，他们针对五种特定的振动信号，通过可视化分析提取了短时过零率和能量特征，这两种特征对于区分不同类型的振动事件至关重要。 随后，作者提出了一个基于ELM算法的识别策略。ELM是一种高效的单隐藏层神经网络训练方法，其快速的学习速度和优良的泛化性能使其在许多实际应用中表现出色。通过决策树模型，他们将识别任务分为四个阶段，每个阶段关注特定类型的事件，以此优化识别过程。同时，他们还深入研究了ELM算法的参数选择对识别效果的影响，这有助于调整算法以适应不同的应用场景。 实验部分，作者展示了他们的方法在提升识别准确率和减少训练时间方面的优势，这对于实时监控系统来说尤其重要，因为快速响应和高准确性是保障安全的关键。此外，这种基于ELM的方法还能有效应对复杂的环境变化和多种类型的振动事件，提高了系统的鲁棒性。 这篇论文研究了基于ELM的光纤振动信号识别技术，不仅提供了新的识别策略，还对算法参数进行了深入探讨，为后续的相关研究和实际应用提供了理论支持和实践指导。