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具有识别多维变形监测能力的分布式光纤数据处理方法，属于数据分析识别技术领域，所述数据处理方法包括以下步骤：利用多个控制点和里程数据建立控制网，将二维信息转化为三维信息；利用应力应变监测数据来计算分布式光纤独立坐标系下的三维变形数据；根据多个公共点位信息和多个参数信息对三维变形数据进行计算求解；对分布式光纤的应变监测数据进行判断和提取，去掉原始数据中的噪声信号，获取精准可靠的变形监测信息数据，从而实现对变形现象的实时监控和超前预警。

一种基于空域特征和机器学习的分布式光纤入侵识别方法，包括以下步骤：步骤1：通过一分布式光纤振动传感系统，感应光纤周围的振动信号，产生多条后向瑞利散射曲线，多条后向瑞利散射曲线构成二维时空信号；步骤2：对图像数据f(x,y)进行图像预处理，以达到图像去噪和增强的目的，去噪预处理后的图像为取ff12((xx,,yy))，二增值强化后阈的值图k像*后为将f2图(x像,yf)2；(步x,骤y)3二：获值化；步骤4：二值化后的图像g(x,y)利用图像降噪方法消去噪点；步骤5：计算曲线中每个点的一阶导数F1和二阶导数F2，及高阶导数Fn；步骤6：将获得的空域特征作为特征向量并结合机器学习算法对入侵扰动事件进行模式识别。本发明能够有效的提高入侵事件的识别准确率，降低误报率，计算量小，复杂度低。

本发明揭示了一种可用于分布光纤传感系统的侧向定位方法，步骤1：搜索光纤中的振动幅度最高的点，并将该点定义为第一个传感器点S1；步骤2：定义与第一个传感器点S1相距d距离的点为第二个传感器点S2；步骤3：获取振动源振动信号到达第一个传感器点S1和第二个传感器点S2的时间差Δt；步骤4：计算获得振动源距离振动传感光纤的侧向距离其中v是振动信号在土壤中的传播速度。本发明定位方法能够准确的测量出振动源距离光纤的侧向距离，并且仅利用现有分布光纤传感系统便可实现。

本发明公开了一种基于注意力机制的Resnet的分布式光纤传感信号识别方法，属于光纤传感技术领域；包括数据准备：构建不同类型的典型事件信号数据集；信号预处理：对典型事件信号数据集中的时间信号做信号预处理，构建时频特征数据集；基于典型事件时频特征数据集，构建基于注意力机制的残差网络，对模型进行离线训练，得到最优模型；识别分类：利用最优模型对待测事件的时频数据集进行识别；同时将本发明的方法与2D‑CNN、Resnet、2D‑CNN+CBAM网络模型的识别性能进行对比，该方法具有最佳的识别性能。本发明将注意力机制与深度学习网络相结合，使网络自动聚焦于信号的关键信息部分，形成主要信号特征表达，使得识别网络具有更快的收敛速度。