《基于SAE-SVM算法的振动信号定位方法研究》

技术简介：

针对传统振动信号短时能量检测法精度低、需手工参数选择等问题，提出了一种稀疏自编码器(SAE)网络，用于提取振动信号有效特征，并将其用于支持向量机(SVM),从而检测脚步振动信号。为了缓解了振动信号色散效应造成的信号失真问题，使用了小波分解(WT)方法，并基于实验分析优化了分解参数，然后基于广义互相关和到达时间差(TDoA)算法进行定位解算。实验结果表明，相比人工特征筛选，SAE-SVM算法的活动段检测精度可达96.8%,系统平均定位误差为0.82m。

研发人员：诸燕平;谭强志;