２０１９年６月
第３８卷第２期 中南民族大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｔｈ?ＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ） Ｊｕｎ．２０１９
Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．２
基于时频能量比的入侵事件识别方法
（中南民族大学电子信息工程学院，智能无线通信湖北省重点实验室，武汉４３００７４）
摘 要 针对挖掘入侵事件与人步行等干扰事件的识别问题，提出一种基于时频能量比的识别方法．利用时域的节律特征以及信号包络的时域冲击特征，剔除如车辆路过、自然环境干扰等事件．留下挖掘和人步行事件．对于挖掘和人步行事件的识别，首先，对事件信号进行时域窗分割；其次，将时域分割后的每个子信号输入到一组窄带滤波器中，并计算每个滤波器输出信号与输入的时域子信号的能量比值，得到信号的时频能量比特征．最后，利用ＳＶＭ作为分类器，进行分类实验．实验表明，该方法提取的时频特征所包含的冗余特征数据量小，分类所需的时间短，分类识别的准确率约为９４％．
关键词 入侵事件识别；挖掘；人步行；时频能量比
中图分类号 ５１０．４０ 文献标识码 Ａ 文章编号 １６７２?４３２１（２０１９）０２?０２５８?０７ＤＯＩ １０．１２１３０／ｚｎｍｄｚｋ．２０１９０２２０
引用格式 李成华，程博，江小平．基于时频能量比的入侵事件识别方法［Ｊ］．中南民族大学学报（自然科学版），２０１９，３８（２）：２５８?２６４．
ＬＩＣｈｅｎｇｈｕａ，ＣＨＥＮＧＢｏ，ＪＩＡＮＧＸｉａｏｐｉｎｇ．Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎｅｖｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｉｍｅ?ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｅｎｅｒｇｙｒａｔｉｏ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｔｈ?ＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，３８（２）：２５８?２６４．
李成华，程博?，江小平
Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎｅｖｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｉｍｅ?ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｅｎｅｒｇｙｒａｔｉｏ
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Ｓｏｕｔｈ?ＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）
ＬＩＣｈｅｎｇｈｕａ，ＣＨＥＮＧＢｏ，ＪＩＡＮＧＸｉａｏｐｉｎｇ
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传统的周界安全防范系统利用视频、红外等方
法对保护区域进行监测［１?３］，具有一定的局限性．如视频监控存在监控死角，不具备隐蔽性等；红外监控在雾天、雨天等天气中效果不理想，误报率比较高．
基于震动信号检测的周界安全防范技术，因安装具有隐蔽性，监控无死角，受天气影响较小等特点，逐渐成为研究热点［４?６］．文献［７?９］开展了基于震动信号检测的周界安全入侵事件识别相关研究．其中，文
收稿日期 ２０１８?１０?１８ ?通信作者 程博，研究方向：信号处理，Ｅ?ｍａｉｌ：１３６２７２０８５１９＠１６３．ｃｏｍ
作者简介 李成华（１９７２?），男，副教授，博士，研究方向：大数据分析，Ｅ?ｍａｉｌ：ｍｄｌｉｃｈ＠ｍａｉｌ．ｓｃｕｅｃ．ｅｄｕ．ｃｎ
基金项目 湖北省自然科学基金资助项目（２０１７ＣＦＢ８７４）；中央高校基本科研业务费专项资助项目（ＣＺＹ１７００１）
基于时频能量比的入侵事件识别方法 - 论文
