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基于混合特征提取的光纤周界安防系统入侵识别方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 论文研究背景第11-12页
    1.3 光纤周界安防国内外研究现状第12-13页
    1.4 本文研究内容第13-14页
第2章 DMZI系统与入侵事件识别方案介绍第14-20页
    2.1 常见的光纤周界安防系统介绍第14-17页
        2.1.1 Michelson型分布式光纤振动传感器第14-15页
        2.1.2 Sagnac型分布式光纤振动传感器第15-16页
        2.1.3 Mach-Zehnder型分布式光纤振动传感器第16-17页
        2.1.4 三种常见光纤振动传感器的比较第17页
    2.2 DMZI周界安防系统介绍第17-18页
    2.3 DMZI周界安防系统实验环境和总体流程第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第3章 信号处理技术在光纤振动信号特征提取方面的应用第20-32页
    3.1 数字信号处理技术在周界安防领域的意义第20-21页
    3.2 EMD算法第21-24页
        3.2.1 EMD基本原理第22-23页
        3.2.2 EMD的不足第23-24页
    3.3 光纤振动领域对数字滤波的要求第24-31页
        3.3.1 数字滤波器基本概念和分类第24-25页
        3.3.2 FIR滤波器第25-27页
        3.3.3 全相位滤波第27-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 基于频移补偿滤波器的低成本光纤扰动事件端点检测算法第32-44页
    4.1 可灵活配置的低计算复杂度光纤扰动事件端点检测仪算法总流程第33-34页
    4.2 基于幅频特性补偿的高通滤波器设计第34-38页
        4.2.1 不规则低通滤波器的设计第34-36页
        4.2.2 补偿滤波器设计第36-37页
        4.2.3 滤波器合成第37-38页
    4.3 端点检测方案的参数设置以及敏感度分析第38-40页
        4.3.1 参数设置第38页
        4.3.2 滤波器设计复杂度分析第38-39页
        4.3.3 敏感度分析第39-40页
    4.4 实验以及性能分析第40-43页
    4.5 本章小结第43-44页
第5章 基于混合特征向量的入侵事件模式分类算法第44-58页
    5.1 总流程第45-47页
    5.2 基于频带划分的预处理第47-49页
        5.2.1 滤波器组的设计及配置第47-48页
        5.2.2 滤波器组仿真实验第48-49页
    5.3 混合特征提取第49-51页
        5.3.1 峭度第50页
        5.3.2 过零率第50-51页
    5.4 模式分类器第51-53页
        5.4.1 RBF神经网络第51-52页
        5.4.2 支持向量机第52-53页
    5.5 实验及分析第53-56页
        5.5.1 关于混合特征向量的选取第53页
        5.5.2 入侵模式分类实验第53-56页
    5.6 本章小结第56-58页
第6章 总结与展望第58-62页
参考文献第62-66页
发表论文和参加科研情况说明第66-68页
致谢第68-69页

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