| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第18-28页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-24页 |
| 1.2.1 分布式光纤传感系统 | 第20-23页 |
| 1.2.2 车辆振动检测与识别技术 | 第23-24页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第24-28页 |
| 2 分布式光纤传感系统与振动信号采集 | 第28-38页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 分布式光纤传感系统 | 第28-30页 |
| 2.2.1 COTDR分布式传感系统原理 | 第28-30页 |
| 2.2.2 改良的COTDR传感系统 | 第30页 |
| 2.3 光纤振动信号采集方法 | 第30-34页 |
| 2.4 车辆振动信号分析 | 第34-36页 |
| 2.5 车辆振动信号采集方案 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 车辆振动信号分析及特征提取 | 第38-70页 |
| 3.1 概述 | 第38页 |
| 3.2 光纤振动信号预处理 | 第38-41页 |
| 3.3 时域分析及其特征提取 | 第41-47页 |
| 3.4 频域分析及其特征提取 | 第47-54页 |
| 3.4.1 功率谱分析 | 第47-48页 |
| 3.4.2 Mel倒谱系数 | 第48-54页 |
| 3.5 时频域分析及其特征提取 | 第54-69页 |
| 3.5.1 短时傅里叶变换 | 第55-59页 |
| 3.5.2 Hilbert-Huang变换 | 第59-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 车辆识别和车速信息算法 | 第70-86页 |
| 4.1 特征处理与筛选 | 第70-72页 |
| 4.1.1 特征预处理 | 第70-71页 |
| 4.1.2 特征选择 | 第71-72页 |
| 4.2 基于振动信号特征的车辆识别算法 | 第72-78页 |
| 4.2.1 基于神经网络的车辆识别 | 第73-76页 |
| 4.2.2 基于SVM的车辆识别 | 第76-78页 |
| 4.3 基于车辆识别结果的车速信息估计算法 | 第78-85页 |
| 4.3.1 道路断面双向车辆速度估计方法 | 第78-81页 |
| 4.3.2 基于光纤传感信号的交通信息提取算法 | 第81-85页 |
| 4.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 5 实验数据分析与算法验证 | 第86-96页 |
| 5.1 基于分布式光纤传感系统的行车实验 | 第86-89页 |
| 5.2 数据分析与算法验证 | 第89-94页 |
| 5.2.1 训练样本选择 | 第89页 |
| 5.2.2 特征提取与构造 | 第89-90页 |
| 5.2.3 车辆识别算法验证 | 第90-92页 |
| 5.2.4 道路断面双向车辆速度估计方法验证 | 第92页 |
| 5.2.5 基于光纤传感信号的交通信息提取算法验证 | 第92-94页 |
| 5.3 本章小结 | 第94-96页 |
| 6 总结与展望 | 第96-100页 |
| 6.1 总结 | 第96-97页 |
| 6.2 创新点 | 第97页 |
| 6.3 展望 | 第97-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
| 作者简历 | 第104页 |