[发明专利]一种用于分布式光纤振动传感系统的信号特征提取方法在审
| 申请号： | 201711100973.2 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN107885940A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 付群健;于淼;刘珉含;王旭;常天英;张瑾;崔洪亮 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 长春市四环专利事务所(普通合伙)22103 | 代理人： | 张建成 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种用于分布式光纤振动传感系统的信号特征提取方法，其实现主要包括改进总体经验模态分解(MEEMD)处理过程为读取原始数据，进行振动信号定位以及相位解调；引入均值为零的两组白噪声，分别进行EMD分解；对第一个IMF分量进行排列熵计算；将熵值与设定的阈值比较，高于设定的阈值，重复上述步骤直到低于阈值；对剩余数据进行EMD分解，获得振动信号剩余的IMF分量；对IMF分量进行Hilbert分析，得到振动信号模式识别的特征向量。运用本发明提出的方法，可以解决传统分解方法中的模态混叠以及伪分量等问题，简化了处理过程，提高了重构精度，降低了数据处理时间，对提高分布式光纤振动传感系统模式识别实时性以及准确性具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 分布式 光纤 振动 传感 系统 信号 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种用于分布式光纤振动传感系统的信号特征提取方法，其特征在于：改进总体经验模态分解(MEEMD)处理过程为从数据采集卡中读取原始数据；原始数据进行预处理，即振动信号定位以及相位解调；对解调后的数据引入白噪声，即加入均值为零的两组白噪声，并对引入白噪声的两组数据分别进行EMD分解，对两组数据的第一个IMF分量进行求和、累加、平均运算，将结果作为第一个IMF分量值；对第一个IMF分量进行排列熵计算，即根据嵌入维度和延迟时间，将时间序列所对应的数字序列进行延时空间重构，将每一个经过延时重构的向量，按照数值由小到大进行重新排列，最终获得排列熵值；将熵值与设定的阈值进行比较，若高于设定的阈值，重复上述步骤直到低于阈值；原始数据去除第一个IMF分量，将剩余数据进行EMD分解，获得振动信号剩余的IMF分量；对IMF分量进行希尔伯特(Hilbert)分析，获得振动信号特征向量。
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