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相位敏感光时域反射计识别入侵事件算法研究

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 引言第9页
    1.2 传统的周界安防监测技术第9-12页
    1.3 分布式光纤传感技术第12-17页
        1.3.1 分布式光纤传感技术在周界安防中的优势第12页
        1.3.2 分布式光纤传感技术分类第12-13页
        1.3.3 干涉型的分布式光纤传感技术与周界安防第13-15页
        1.3.4 Φ-OTDR与周界安防第15-17页
    1.4 课题研究意义及研究内容第17-19页
        1.4.1 本课题的研究意义第17页
        1.4.2 本课题的研究内容第17-19页
第二章 Φ-OTDR周界安防监测原理第19-25页
    2.1 Φ-OTDR的基本原理第19-21页
    2.2 Φ-OTDR的主要性能参数第21-22页
    2.3 Φ-OTDR识别入侵事件的算法原理第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 提高 Φ-OTDR识别入侵事件准确率的算法研究第25-38页
    3.1 算法设计第25-30页
        3.1.1 前后时刻数据差值判断第25-27页
        3.1.2 时间域单点振动判断第27-28页
        3.1.3 空间域相邻点振动判断第28-29页
        3.1.4 特征量峰值比例判断第29-30页
    3.2 阈值设定第30-32页
        3.2.1 统一阈值第30-31页
        3.2.2 数据拟合阈值第31页
        3.2.3 自适应均值阈值第31-32页
    3.3 实验验证第32-36页
        3.3.1 实验准备第32-33页
        3.3.2 实验数据处理算法第33-36页
    3.4 算法流程第36页
    3.5 本章小结第36-38页
第四章 Φ-OTDR识别不同频率振动事件研究第38-46页
    4.1 频率识别分析与研究第38-42页
        4.1.1 频率响应范围分析第38-39页
        4.1.2 小波信号去噪第39-40页
        4.1.3 频率识别与分类第40-42页
    4.2 实验验证第42-45页
        4.2.1 实验准备第42页
        4.2.2 实验数据处理结果第42-45页
    4.3 本章小结第45-46页
第五章 小波分析与模式识别算法在 Φ-OTDR中的应用第46-59页
    5.1 小波分析在 Φ-OTDR中的应用第46-53页
        5.1.1 小波变换第46-48页
        5.1.2 小波检测信号突变点第48-49页
        5.1.3 小波信号去噪第49-53页
    5.2 Φ-OTDR中不同入侵行为的模式识别分析第53-58页
        5.2.1 BP神经网络第53-56页
        5.2.2 遗传算法优化第56-58页
    5.3 本章小结第58-59页
第六章 全文总结与展望第59-61页
    6.1 主要研究成果第59页
    6.2 研究展望第59-61页
参考文献第61-65页
发表论文和科研情况说明第65-66页
致谢第66-67页

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