余明慧 - 201307005 - 基于分布式光纤传感的周界警戒系统关键(9)

第3章 数据采集与模式识别技术研究

图3-2 信号处理框图

首先，通过采集卡采集到原始号码后，通过相应的解调算法进行解调处理，然后将解调结果通过报警算法来确定是否报警事件；最后，采用模式识别算法识别报警位置和报警位置的实时准确定位。

LabVIEW可以通过调用一些链接库来完成数据采集这一功能，连接库中本身包含了所有采集卡的相关操作，其中包括计算机和数据采集卡的连接操作，采集卡的初始化操作。数据的采集过程主要包括以下几个方面：配置硬件参数，数据采集开始，查询采集卡是否存在溢出，停止数据的采集，将断开计算机硬件和采集卡等[46]。通过调用这些函数，我们可以很快得到原始信号的实时围栏系统其数据采样流程如图3-3所示。

图3-3数据采集流程图

采集卡设备操作的原始代码如下图3-4所示。

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武汉工程大学硕士学位论文

图3-4 数字信号采集程序框图

3.3典型干扰信号的响应特征

这里主要对四种典型类型的信号进行分析[47]。 （1）人为入侵干扰

图3-5是典型的认为入侵波形。人为入侵具有以下几个典型的特征：①人为入侵信号的幅度会有比较大的跳变，作用力的平均幅度和比值的计算值都比较大；②这时候信号存在的峰值比较多，因为在人为入侵的时候作用力的幅度是比较大的；③这段信号上升的速度比较快。通过这些特征可以有效地提取出人为入侵信号。

图3-5 人为入侵

（2）微风细雨干扰

图3-6是典型的微风细雨干扰波形。微风细雨干扰波形具有明显的特征主要有以下几个：①微风细雨干扰时，系统信号幅度值比一般的噪

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第3章 数据采集与模式识别技术研究

声信号要高一点且幅度分布比较平均；②在微风细雨情况下，光纤受到的干扰范围比较大，此时的能量比值也比较小，因为在整个时间段里信号幅度的跳变比较小；③此时系统从低电平上升到峰值这一过程比较缓慢，因为微风细雨的干扰信号是一个缓慢的过程。通过这些典型的特点，可以区分出微风细雨干扰的信号。

图3-6 微风细雨干扰

（3）动物攀爬干扰

图3-7是典型的动物攀爬的干扰波形。其波形具有以下几个特征：①当有动物攀爬时，此时系统受到作用力的平均幅度比入侵信号要小，且有较少的峰值数目；②光纤振动传感系统受到动物的攀爬干扰时，由于信号高电平的持续的时间较短且幅度分布均匀，因而此时得到的最大最小能量比值就会比较小；③对这种外界的随机干扰信号，可以计算信号的自相关函数，此时自相关函数会很难出现周期性。通过这些特征可以区分动物攀爬的干扰。

图3-7 动物攀爬干扰

（4）周期性的机械干扰

图3-8是常见的周期性机械干扰的波形图。周期性机械干扰波形具有以下几个特征：①在周期性的机械干扰情况下，波形中会产生周期性的峰值；②机械干扰情况下信号每次作用力的幅度较大，因此能量的比值也比较大；③由于是周期性的干扰信号，该自相关函数也具有相对明显的周期性的。根据这些特征可以区分周期性的机械干扰。

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图3-8周期性的机械干扰

3.4信号模式识别程序设计

这里主要从时域上来分析系统对外界各种典型干扰信号进行分析，该分析方法的优点是精确和直观。在时域上，波形的基本特征参量可以通过对入侵信号的波形进行直观的观察而获得。从波形上可以看出，能量是区别这些干扰信号的重要参数之一，通过进行能量比较可以有效区分这些干扰信号的类型。 3.4.1作用力的平均幅度VI

当传感光纤受到外界作用力时信号会发生变化，光纤受到外界作用力越大探测信号跳变的幅度也越大。因此，光纤受到的外界入侵作用力的大小可以通过统计在N1到N2这段作用时间光纤作用力的平均幅度的大小来反映。作用力的平均幅度的计算表达式如下:

En??nn2?n1x(n）t2?t1?1 (3-1)

式中，x(n)为输入信号序列，t1、t2为时间点。

图3-9 作用力平均幅度VI

3.4.2自相关VI

自相关是指在不同时间内信号函数值的相关性，能有效的对信号自身相似度进行检测。且在LabVIEW软件中有很多现成的程序模块VI可以

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第3章 数据采集与模式识别技术研究

直接对需要的函数进行调用，如图3-10所示是自相关VI。通过对自相关函数VI配置合适的参数，就可以对探测信号是否含有周期性的特征进行检测区分。

图3-10 自相关VI

通常情况下将自协方差方程也叫做自相关函数，自相关函数可以有效的区分信号自身是否存在周期性，其表达式为:

????? Rf(?)?f(?)?f(??)??f(t??)f(t)dt??f(t)f?(t??)dt (3-2)

????Rf(?)为自相关函数，t、?其中，“*”是卷积算符，f?()为取共轭，为时间。

自相关函数仿真如图3-11所示。

图3-11 自相关函数VI

图3-12 含噪声的正弦原始信号

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