全光纤周界安防系统：迈克耳孙干涉与模式识别技术应用

"基于迈克耳孙干涉和模式识别的全光纤周界安防系统利用光纤迈克耳孙干涉仪及神经网络技术，构建了一个高效、低成本的周界防护解决方案。该系统采用偏振不敏感光纤干涉仪作为振动传感器，减少了由于双折射效应引起的信号损失。在传感光纤与围栏材料的结合中，研究了应力应变如何影响干涉信号的相位变化。通过穿越统计（LC）和模式识别（PR）技术，系统能够有效地抑制噪声，如雨声等环境干扰，同时进行行为分析和报警判断。实验显示，该系统的响应时间最短可达0.5秒，并能利用神经网络训练生成行为模式。动态均值算法（DMA）进一步提升了噪声抑制效果，确保系统的高可靠性与实用性。" 本文详细介绍了基于光纤光学原理的周界安防系统设计，重点在于光纤迈克耳孙干涉仪的使用及其在振动检测中的作用。系统采用偏振不敏感设计，以降低双折射影响，提高信号稳定性。同时，文章深入探讨了传感光纤与围栏材料相互作用下，应力应变如何影响干涉信号相位的变化，这是理解系统工作机理的关键。 在信号处理方面，文章提到了穿越统计方法（LC），这是一种分析信号特征，提取有用信息的技术，有助于区分入侵和非入侵事件。同时，结合模式识别（PR）技术，系统能够识别和学习不同的行为模式，以区分不同类型的干扰源，如风、雨等自然环境因素。这一步骤对于减少误报和提高报警准确性至关重要。 此外，论文还介绍了神经网络的应用，通过训练神经网络，系统可以自动生成行为模板，进一步优化识别性能。动态均值算法（DMA）的应用则针对特定噪声，如雨声，进行抑制，确保系统在各种环境条件下仍能保持高效运行。 这项研究提供了一个创新的全光纤周界安防解决方案，它具有成本效益、高可靠性和实用性，能适应各种复杂环境，有效提升安防水平。其技术细节和实验结果证明了该系统在实际应用中的潜力和价值。