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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开了一种基于改进型FB特征及GRNN网络的光纤周界防卫系统的信号识别方法，事先采集不同类型传感事件的若干输出信号；利用端点检测算法获取信号的有效信号片段；提取每个信号片段的改进型FB特征作为训练样本，将其信号类型作为对应的输出标签；通过训练样本对GRNN进行训练，生成最优模型；对待识别信号同样进行端点检测，获取其有效信号片段，提取信号片段的改进型FB特征，作为测试样本；利用所生成GRNN最优模型对测试样本进行识别。通过添加梅尔滤波器组下信号功率的有效值信息改进FB特征，来凸显不同类别信号的差异；利用GRNN网络识别信号，需调节的参数少，模型易于训练。本发明信号识别率高，实时性好，有望满足光纤周界防卫系统的实际需要。
主权项：1.一种基于改进型FB特征与GRNN网络的光纤周界防卫系统的信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，事先采集光纤周界防卫系统不同类型传感事件的若干输出信号；步骤2，利用端点检测算法获取所采集信号的有效信号片段；步骤3，对每一个信号片段提取改进型FB特征，作为训练样本，将其信号类型作为对应的输出标签；步骤4，通过训练样本及其标签对GRNN进行训练，调整参数，生成最优模型；步骤5，对新采集的待识别信号同样进行端点检测，获取其有效信号片段，提取该信号片段的改进型FB特征，作为测试样本；步骤6，利用所生成的GRNN最优模型对测试样本进行识别；所述步骤3提取改进型FB特征，通过以下步骤实现：1）对信号片段进行归一化处理，以消除不同信号的幅度差异；2）对归一化后的信号片段逐帧加窗，使每一帧信号的两端都衰减为零；3）计算信号片段的功率谱；4）将信号片段的功率谱与梅尔尺度下的26个三角形滤波器形成的带通滤波器组相乘，得到梅尔滤波器组下的信号功率；5）计算每一个滤波器下信号功率的均方根，得到信号功率的有效值，组成包含26个元素的一维向量，即为改进型FB特征。
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权利要求：
百度查询： 上海大学 基于改进型FB特征与GRNN网络的光纤周界防卫系统的信号识别方法
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