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光纖風險監控與應急管理:信號處理與智能分析 版權信息
- ISBN：9787511468253
- 條形碼：9787511468253 ; 978-7-5114-6825-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
光纖風險監控與應急管理:信號處理與智能分析 本書特色
適讀人群 ：廣大讀者近年來，分布式光纖傳感技術因其無源、抗電磁干擾以及可遠距離大范圍監測等特性，在公共建筑、橋梁隧道等基礎設施安全監測領域中得到了廣泛應用并發揮著舉足輕重的作用，引起了國內外學者的重點關注和深入研究。隨著分布式光纖傳感振動采集系統的廣泛應用，對光纖振動信號的分析越加深入。分布式光纖傳感振動系統可用來對居民生活和勞動生產造成安全和經濟損失的異常事件進行監測，而監測的本質是對異常事件產生的Phase-OTDR（Phase Optical Time Domain Reflection）振動信號類型進行識別。目前已有的Phase-OTDR振動信號識別方法對判別事件是否異常的準確率較高，但在生產和生活等噪聲含量大的環境中，振動信號的識別應用仍存在信噪分離不充分、特征不匹配、識別率不穩定等問題，使得系統對振動信號的種類識別錯誤，造成異常事件的錯診和誤診。 針對上述問題，本書以分布式光纖傳感振動信號作為研究對象開展研究
光纖風險監控與應急管理:信號處理與智能分析 內容簡介
本書從理論和工程相結合的角度出發，對Phase-OTDR技術所采集的振動信號進行分析梳理，重點闡述了Phase-OTDR振動信號的預處理、Phase-OTDR振動信號的特征提取與存儲以及Phase-OTDR振動信號的識別與監測等內容。本書內容理論與實際相結合，解決了Phase-OTDR技術在實際工程應用中的預處理、特征提取與存儲、識別與監測等方面存在的“信噪耦合”“模態混疊”“數據膨脹”等問題，對提高土木建筑、石油化工、電力、通信、航空等行業的應急管理本質安全風險監測水平有很好的參考作用。
光纖風險監控與應急管理:信號處理與智能分析 目錄
1緒論（1）
1.1研究背景及意義（1）
1.2研究現狀（2）
1.2.1分布式光纖振動信號的去噪方法研究現狀（2）
1.2.2分布式光纖振動信號的特征提取方法研究現狀（3）
1.2.3分布式光纖振動信號的識別方法研究現狀（3）
1.3本書內容（4）
2Phase-OTDR振動信號的預處理（6）
2.1實驗數據分析（6）
2.2信號預處理（8）
2.2.1信號歸一化（8）
2.2.2信號預加重（9）
2.2.3信號分幀處理（11）
2.2.4相關系數分幀（12）
2.3信號時域頻域分析（13）
2.4本章小結（15）
3Phase-OTDR振動信號的去噪方法（16）
3.1EEMD-FastICA光纖振動信號去噪方法（17）
3.1.1基于經驗模態分解的信號去噪方法（17）
3.1.2基于獨立成分分析的信號去噪方法（19）
3.1.3基于EEMD-FastICA的信號去噪方法（21）
3.1.4去噪效果評估（26）
3.2基于模擬退火尋優的Ostu信噪分離方法（30）
3.2.1基于模擬退火尋優的Ostu信噪分離（30）
3.2.2振動數據信噪分離實驗（32）
3.2.3信噪分離效果評估（39）
3.3基于BEMD的Phase-OTDR信號去噪（40）
3.3.1基于BEMD的Phase-OTDR信號去噪原理（40）
3.3.2去噪效果（43）
3.4本章小結（45）
4Phase-OTDR振動信號的特征提取與編碼存儲（46）
4.1分布式光纖振動數據時空特征提取（46）
4.1.1基于二維小波變換的時空特征提取原理（46）
4.1.2基于剪切波變換的時空特征提取原理（50）
4.1.3振動數據時空特征提取實驗（54）
4.1.4分布式光纖振動數據頻譜分析（66）
4.2光纖振動信號多維特征提取（73）
4.2.1時域與頻域特征提取（74）
4.2.2改進的自相關特征提取（75）
4.3信號特征分析（76）
4.3.1特征選取情況（76）
4.3.2實驗評估（78）
4.4分布式光纖振動數據編碼存儲（78）
4.4.1哈夫曼編碼原理（79）
4.4.2振動數據編碼存儲實驗（80）
4.5本章小結（83）
5Phase-OTDR振動信號的識別方法（84）
5.1單分類器分類模型（84）
5.1.1隨機森林分類模型（84）
5.1.2BP神經網絡分類模型（85）
5.1.3AdaBoost分類模型（86）
5.2基于分類器融合的RF-BP-AdaBoost多模型（87）
5.2.1多分類器融合原理（87）
5.2.2實驗結果對比（88）
5.3本章小結（92）
6Phase-OTDR振動信號的異常監測方法研究（93）
6.1模態參數異常判斷（93）
6.2累計負載異常判斷（95）
6.3本章小結（97）
7總結與展望（98）
7.1結論（98）
7.2展望（99）
參考文獻（101）
1.1研究背景及意義（1）
1.2研究現狀（2）
1.2.1分布式光纖振動信號的去噪方法研究現狀（2）
1.2.2分布式光纖振動信號的特征提取方法研究現狀（3）
1.2.3分布式光纖振動信號的識別方法研究現狀（3）
1.3本書內容（4）
2Phase-OTDR振動信號的預處理（6）
2.1實驗數據分析（6）
2.2信號預處理（8）
2.2.1信號歸一化（8）
2.2.2信號預加重（9）
2.2.3信號分幀處理（11）
2.2.4相關系數分幀（12）
2.3信號時域頻域分析（13）
2.4本章小結（15）
3Phase-OTDR振動信號的去噪方法（16）
3.1EEMD-FastICA光纖振動信號去噪方法（17）
3.1.1基于經驗模態分解的信號去噪方法（17）
3.1.2基于獨立成分分析的信號去噪方法（19）
3.1.3基于EEMD-FastICA的信號去噪方法（21）
3.1.4去噪效果評估（26）
3.2基于模擬退火尋優的Ostu信噪分離方法（30）
3.2.1基于模擬退火尋優的Ostu信噪分離（30）
3.2.2振動數據信噪分離實驗（32）
3.2.3信噪分離效果評估（39）
3.3基于BEMD的Phase-OTDR信號去噪（40）
3.3.1基于BEMD的Phase-OTDR信號去噪原理（40）
3.3.2去噪效果（43）
3.4本章小結（45）
4Phase-OTDR振動信號的特征提取與編碼存儲（46）
4.1分布式光纖振動數據時空特征提取（46）
4.1.1基于二維小波變換的時空特征提取原理（46）
4.1.2基于剪切波變換的時空特征提取原理（50）
4.1.3振動數據時空特征提取實驗（54）
4.1.4分布式光纖振動數據頻譜分析（66）
4.2光纖振動信號多維特征提取（73）
4.2.1時域與頻域特征提取（74）
4.2.2改進的自相關特征提取（75）
4.3信號特征分析（76）
4.3.1特征選取情況（76）
4.3.2實驗評估（78）
4.4分布式光纖振動數據編碼存儲（78）
4.4.1哈夫曼編碼原理（79）
4.4.2振動數據編碼存儲實驗（80）
4.5本章小結（83）
5Phase-OTDR振動信號的識別方法（84）
5.1單分類器分類模型（84）
5.1.1隨機森林分類模型（84）
5.1.2BP神經網絡分類模型（85）
5.1.3AdaBoost分類模型（86）
5.2基于分類器融合的RF-BP-AdaBoost多模型（87）
5.2.1多分類器融合原理（87）
5.2.2實驗結果對比（88）
5.3本章小結（92）
6Phase-OTDR振動信號的異常監測方法研究（93）
6.1模態參數異常判斷（93）
6.2累計負載異常判斷（95）
6.3本章小結（97）
7總結與展望（98）
7.1結論（98）
7.2展望（99）
參考文獻（101）
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光纖風險監控與應急管理:信號處理與智能分析 作者簡介
王松，現就職于北京郵電大學現代郵政學院（自動化學院），副教授，主要研究方向，應急管理領域技術與裝備、群智感知，曾與胡燕祝合作出版《光纖風險監控與應急管理：模態分析與振場反演》。胡燕祝，現就職于北京郵電大學現代郵政學院（自動化學院），教授，主要研究方向，應急管理及技術裝備、城市運行安全，自然災害與公共安全應急裝備領域國內知名專家學者，曾與王松合作出版《光纖風險監控與應急管理：模態分析與振場反演》。宋鋼，就職于北京郵電大學理學院，講師，主要研究方向，光學傳感器與安全監測。
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