[发明专利]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

权利要求书

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。

2.根据权利要求1所述基于改进型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，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。

3.根据权利要求1所述基于改进型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，在所述步骤1中，模拟并采集光纤周界防卫系统在晴天、雨天和刮风三种天气条件下，无扰动、晃动、敲击以及跑步传感事件对应的输出信号。