研究目的
提出并验证一种基于混合特征提取算法和组合分类器的高效多事件识别方案，用于分布式光纤振动传感（DOFVS）系统。
研究成果
基于混合特征提取算法和组合分类器的多事件识别方案在DOFVS系统中已证明能准确识别并分类五种典型传感事件，平均识别率超过98%。该组合分类器提升了识别结果的可靠性，且方案效率满足实际在线应用需求。
研究不足
局限性包括现场应用中各类振动事件的复杂性和多样性，这可能影响识别精度和效率。该方案的性能还取决于特征提取的质量以及组合分类器的可靠性。
该实验方案采用基于双马赫-曾德尔干涉仪（DMZI）的振动传感系统。系统使用窄线宽激光器作为光源，光束经隔离器和可调光衰减器后，由耦合器分为两路。这两路光分别沿顺时针和逆时针方向传播，在另一组耦合器处发生干涉，并由光电探测器检测。电学传感信号通过高速数据采集（DAQ）卡采集。该方案包含利用过零率、样本熵、小波包能量熵、峰度和多尺度排列熵进行特征提取，随后采用支持向量机与径向基函数神经网络组合分类器进行事件判别。
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DFB laser
Used as the light source in the DMZI based vibration sensing system.
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Variable optical attenuator
Adjusts the light intensity before it is launched into the coupler.
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Photodetector
Detects the interference outputs which bring the sensing information.
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Data Acquisition Card
Collects the electrical sensing signals for processing.
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Industrial Personal Computer
Processes all the sensing signals.
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