【摘 要】
:
振动信号的分析与识别是影响光纤周界系统性能的关键技术。综述了近几年光纤振动信号识别的典型算法,包括经验模态分解识别算法、神经网络识别算法、支持向量机识别算法、极速学习机识别算法和随机配置网络识别算法。比较分析了这些算法存在的的优缺点,展望了光纤振动信号识别算法的发展趋势。
【机 构】
:
华北电力大学电子与通信工程系,华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室,华北电力大学保定市光纤传感与光通信技术重点实验室
【基金项目】
:
国家自然科学基金(61775057)资助,河北省自然科学基金(E2019502179)资助。
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振动信号的分析与识别是影响光纤周界系统性能的关键技术。综述了近几年光纤振动信号识别的典型算法,包括经验模态分解识别算法、神经网络识别算法、支持向量机识别算法、极速学习机识别算法和随机配置网络识别算法。比较分析了这些算法存在的的优缺点,展望了光纤振动信号识别算法的发展趋势。
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