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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)石油、天然氣工業(yè)光纖風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與應(yīng)急管理:信號(hào)處理與智能分析

光纖風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與應(yīng)急管理:信號(hào)處理與智能分析

光纖風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與應(yīng)急管理:信號(hào)處理與智能分析

定 價(jià):¥56.00

作 者: 王松 胡燕祝 宋鋼 著
出版社: 中國(guó)石化出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787511468253 出版時(shí)間: 2022-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 104 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書從理論和工程相結(jié)合的角度出發(fā),對(duì)Phase-OTDR技術(shù)所采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析梳理,重點(diǎn)闡述了Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理、Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的特征提取與存儲(chǔ)以及Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別與監(jiān)測(cè)等內(nèi)容。 本書內(nèi)容理論與實(shí)際相結(jié)合,解決了Phase-OTDR技術(shù)在實(shí)際工程應(yīng)用中的預(yù)處理、特征提取與存儲(chǔ)、識(shí)別與監(jiān)測(cè)等方面存在的“信噪耦合”“模態(tài)混疊”“數(shù)據(jù)膨脹”等問題,對(duì)提高土木建筑、石油化工、電力、通信、航空等行業(yè)的應(yīng)急管理本質(zhì)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)水平有很好的參考作用。

作者簡(jiǎn)介

  王松,現(xiàn)就職于北京郵電大學(xué)現(xiàn)代郵政學(xué)院(自動(dòng)化學(xué)院),副教授,主要研究方向,應(yīng)急管理領(lǐng)域技術(shù)與裝備、群智感知,曾與胡燕祝合作出版《光纖風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與應(yīng)急管理:模態(tài)分析與振場(chǎng)反演》。胡燕祝,現(xiàn)就職于北京郵電大學(xué)現(xiàn)代郵政學(xué)院(自動(dòng)化學(xué)院),教授,主要研究方向,應(yīng)急管理及技術(shù)裝備、城市運(yùn)行安全,自然災(zāi)害與公共安全應(yīng)急裝備領(lǐng)域國(guó)內(nèi)知名專家學(xué)者,曾與王松合作出版《光纖風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與應(yīng)急管理:模態(tài)分析與振場(chǎng)反演》。宋鋼,就職于北京郵電大學(xué)理學(xué)院,講師,主要研究方向,光學(xué)傳感器與安全監(jiān)測(cè)。

圖書目錄

1緒論(1)
1.1研究背景及意義(1)
1.2研究現(xiàn)狀(2)
1.2.1分布式光纖振動(dòng)信號(hào)的去噪方法研究現(xiàn)狀(2)
1.2.2分布式光纖振動(dòng)信號(hào)的特征提取方法研究現(xiàn)狀(3)
1.2.3分布式光纖振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別方法研究現(xiàn)狀(3)
1.3本書內(nèi)容(4)
2Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理(6)
2.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析(6)
2.2信號(hào)預(yù)處理(8)
2.2.1信號(hào)歸一化(8)
2.2.2信號(hào)預(yù)加重(9)
2.2.3信號(hào)分幀處理(11)
2.2.4相關(guān)系數(shù)分幀(12)
2.3信號(hào)時(shí)域頻域分析(13)
2.4本章小結(jié)(15)
3Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的去噪方法(16)
3.1EEMD-FastICA光纖振動(dòng)信號(hào)去噪方法(17)
3.1.1基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的信號(hào)去噪方法(17)
3.1.2基于獨(dú)立成分分析的信號(hào)去噪方法(19)
3.1.3基于EEMD-FastICA的信號(hào)去噪方法(21)
3.1.4去噪效果評(píng)估(26)
3.2基于模擬退火尋優(yōu)的Ostu信噪分離方法(30)
3.2.1基于模擬退火尋優(yōu)的Ostu信噪分離(30)
3.2.2振動(dòng)數(shù)據(jù)信噪分離實(shí)驗(yàn)(32)
3.2.3信噪分離效果評(píng)估(39)
3.3基于BEMD的Phase-OTDR信號(hào)去噪(40)
3.3.1基于BEMD的Phase-OTDR信號(hào)去噪原理(40)
3.3.2去噪效果(43)
3.4本章小結(jié)(45)
4Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的特征提取與編碼存儲(chǔ)(46)
4.1分布式光纖振動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)空特征提?。?6)
4.1.1基于二維小波變換的時(shí)空特征提取原理(46)
4.1.2基于剪切波變換的時(shí)空特征提取原理(50)
4.1.3振動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)空特征提取實(shí)驗(yàn)(54)
4.1.4分布式光纖振動(dòng)數(shù)據(jù)頻譜分析(66)
4.2光纖振動(dòng)信號(hào)多維特征提?。?3)
4.2.1時(shí)域與頻域特征提?。?4)
4.2.2改進(jìn)的自相關(guān)特征提?。?5)
4.3信號(hào)特征分析(76)
4.3.1特征選取情況(76)
4.3.2實(shí)驗(yàn)評(píng)估(78)
4.4分布式光纖振動(dòng)數(shù)據(jù)編碼存儲(chǔ)(78)
4.4.1哈夫曼編碼原理(79)
4.4.2振動(dòng)數(shù)據(jù)編碼存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)(80)
4.5本章小結(jié)(83)
5Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別方法(84)
5.1單分類器分類模型(84)
5.1.1隨機(jī)森林分類模型(84)
5.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型(85)
5.1.3AdaBoost分類模型(86)
5.2基于分類器融合的RF-BP-AdaBoost多模型(87)
5.2.1多分類器融合原理(87)
5.2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比(88)
5.3本章小結(jié)(92)
6Phase-OTDR振動(dòng)信號(hào)的異常監(jiān)測(cè)方法研究(93)
6.1模態(tài)參數(shù)異常判斷(93)
6.2累計(jì)負(fù)載異常判斷(95)
6.3本章小結(jié)(97)
7總結(jié)與展望(98)
7.1結(jié)論(98)
7.2展望(99)
參考文獻(xiàn)(101)

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