[发明专利]一种仓库防盗报警方法

权利要求书

1.一种仓库防盗报警方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集仓库开门实时原始声音信号，对实时原始声音信号进行小波包分析，得到实时相对小波包系数能量，以实时相对小波包系数能量为特征量，按核Fisher分析法计算映射值z_k^*；

收集历史声音信号组成的训练集E，对训练集E进行小波包分析，得到历史相对小波包系数能量，以历史相对小波包系数能量为特征量，历史声音信号组成的训练集E为n个训练样本组成的相对小波包系数能量矩阵，包括正常原始声音信号相对小波包系数能量矩阵E₁和非正常原始声音信号相对小波包系数能量矩阵E₂，将提取到的非线性数据通过核函数映射到一个高维空间中，得到一个线性的变化矩阵K，再对变化矩阵K进行中心化处理得到中心化矩阵计算方法如下：

式中，μ_n＝one(n)/n；

式中，one(n)是一个n维的单位矩阵；

因此，基于训练样本的训练协方差矩阵

训练协方差矩阵E_x包含样本数分别为n₁和n₂的正常原始声音信号数据矩阵E_x1和非正常原始声音信号数据矩阵E_x2，正常原始声音信号数据矩阵E_x1和非正常原始声音信号数据矩阵E_x2的均值向量分别为m₁和m₂，计算方法如下：

按核Fisher分析法计算阈值z₀；

将所述的z_k^*与所述z₀进行比较，当z_k^*＞z₀时，原始声音信号正常，当z_k^*≤z₀时，原始声音信号不正常，系统报警。

2.根据权利要求1所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，对实时原始声音信号进行小波包分析，即实时原始声音信号通过J层小波包变换分解和重构后会得到2J个不同频段的实时小波包系数信号。

3.根据权利要求2所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，各频段的实时小波包系数信号的小波包系数能量的计算方法为：

式中，n为采集的实时原始声音信号的样本点总数，E_Ji为小波包变换后节点(J，i)的小波包系数能量，x_Ji(k)为节点(J，i)中第k个小波包系数。

4.根据权利要求3所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，实时相对小波包系数能量的计算方法为：

式中，e_Ji为小波包变换后节点(J，i)的相对小波包系数能量。

5.根据权利要求1至4任一项所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，核Fisher分析法的内部参数包括Fisher判据J(W)，Fisher判据J(W)定义如下：

式中，W为Fisher判据中的权重向量。

6.根据权利要求5所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，当J(W)最大时的权重向量是最优向量W^*，其中W^*的计算方法为：

7.根据权利要求6所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，训练协方差矩阵E_xi在1行n_i列的映射空间下的映射Z_i向量如下所示：

Z_i＝(W^*)^TE_xi，(i＝1，2)

Fisher判据的阈值z₀，可通过下式计算：

8.根据权利要求7所述的仓库防盗报警方法，其特征在于，对提取到的实时原始声音信号进行小波包分析得到相对小波包系数E^*，则映射向量Z^*如下所示：

W^*TE^*＝(z₁^*，z₂^*，......z_n^*)＝Z^*

当第k个样本所代表的映射值z_k^*满足z_k^*≤z₀，则表示第k个样本为非正常样本，系统报警。