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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：51-1125/TN
国际刊号：1001-3806
发布日期:
作者：吴明埝, 沈一春, 陈青青, 王道根, 李松林, 谢书鸿, 尹建华, 徐拥军
关键词：传感器技术, 多分类高斯支持向量机, 模式识别, 事件信号
为了有效提升光纤信号识别精度，采用了一种基于多分类的高斯支持向量机(SVM)的信号事件类型判别方法，先通过汉宁窗卷积的方法以及95%能量的原则来识别事件发生始末段信息，再从时域、频域以及尺度域等角度出发，对归一化后的多种特征参数的均值与离散性进行分析，并选取合适的主要特征参数，最后采用基于多分类高斯SVM算法对3组不同事件类型进行了分类识别，通过理论分析和实验验证，取得了不同类型光纤事件信号的数据。结果表明，对30组实验数据的事件类型进行模式识别，正确率在96%以上。该方法流程满足了光纤传感的事件信号高精度识别要求，对光纤传感器应用具有较重要的参考价值。
来源：2025年第1期
《激光技术》期刊编辑部
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