基于HHT及主成分分析的光缆识别信号特征提取

为了解决当环境噪声较严重时光强难以维持稳定，容易误判目标光缆问题，根据干涉信号非线性、非平稳的时域特征，提出了一种希尔伯特-黄变换及主成分分析相结合的信号处理方法。探测器接收的干涉信号对进行经验模态分解，把分解得到的本征模态分量作为列向量构建主成分分析的样本矩阵，以奇异值的贡献率进行有效成分筛选；然后采用主成分分析算法完成降噪优化。最后将降噪后的信号进行希尔伯特-黄变换得到瞬时特征信号，完成目标光缆识别。结果表明，相同噪声环境下所提方法可有效提高回波干涉信号的信噪比。因此，研究结果可以降低误判目标光缆的概率，帮助工程人员更有效地完成光缆识别。

Feature extraction method of optical cable identification based on HHT and PCA