【摘 要】
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为进一步提高光纤振动信号模式识别的实时性及准确性，提出一种基于补偿距离估计技术的信号特征提取算法。算法借鉴人类听觉感知机理，对光纤传感振动信号提取Mel频率倒谱系数特征向量，采用补偿距离估计技术制定特征筛选策略实现特征评估与优化。实验结果表明，基于补偿距离估计技术的振动信号特征提取算法可以有效减少光纤传感系统中影响分类精度的冗余向量，解决振动信号特征表征及运算复杂等问题，进一步提高光纤传感振动信号
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61701169）；
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为进一步提高光纤振动信号模式识别的实时性及准确性，提出一种基于补偿距离估计技术的信号特征提取算法。算法借鉴人类听觉感知机理，对光纤传感振动信号提取Mel频率倒谱系数特征向量，采用补偿距离估计技术制定特征筛选策略实现特征评估与优化。实验结果表明，基于补偿距离估计技术的振动信号特征提取算法可以有效减少光纤传感系统中影响分类精度的冗余向量，解决振动信号特征表征及运算复杂等问题，进一步提高光纤传感振动信号模式识别的有效性和实时性，并且具有一定的抗噪性能。
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