分布式电力光纤振动信号降噪与时序特征提取的识别方法,涉及电力光纤信号处理领域,解决现有现有技术无法同时进行信号降噪并提取振动信号的时序特征,振动事件识别准确率低和误警率高的问题,本发明通过采集光纤振动事件的时空矩阵信号,并对信号进行裁剪,保留有效空间采样点的数据;然后对采样点的数据标记事件类型标签,构建光纤振动事件数据集;并根据光纤振动事件数据集构建ASVD模型并进行训练,并对训练后的ASVD模型进行测试,获得光纤振动事件的分类结果;本方法提高了模型在新应用场景下的泛化性和鲁棒性;增加了对振动信号时序状态特征的挖掘,进一步提升模型对多事件的区分能力。
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📂 G06F18_21
👤 东北电力大学
📅 2023-10-19