1. 本选题研究的目的及意义
随着社会的发展和科技的进步，安防需求日益增长，传统安防技术已难以满足现代社会对安全性和可靠性的要求。
光纤周界安防系统作为一种新型的安防技术，具有灵敏度高、抗干扰能力强、传输距离远等优点，近年来备受关注。
本选题旨在研究基于SVM分类的光纤周界安防入侵振动信号识别技术，利用光纤传感技术感知入侵振动信号，并结合支持向量机(SVM)算法实现对入侵信号的智能识别，为周界安防提供一种高效可靠的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，光纤周界安防技术和入侵振动信号识别技术都取得了显著进展，国内外学者在这些领域进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在光纤周界安防技术方面展开了积极探索，并在信号处理、特征提取和识别算法等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要内容包括以下几个方面：
1.光纤入侵振动信号分析：研究光纤传感原理，分析光纤周界安防系统中入侵振动信号的特点。
对采集到的入侵振动信号进行分析，提取信号特征，为后续识别奠定基础。
2.入侵振动信号预处理与特征提取：研究光纤入侵振动信号的预处理方法，包括去噪、滤波等，消除噪声干扰，提高信号质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法。
1.首先，进行光纤周界安防入侵振动信号的理论分析，研究光纤传感原理和入侵振动信号的特征，为后续研究奠定基础。
2.其次，搭建实验平台，采集光纤周界安防入侵振动信号，并对信号进行预处理和特征提取，为SVM分类识别做准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于SVM分类的光纤周界安防入侵振动信号识别方法，将SVM算法应用于光纤周界安防入侵识别领域，为入侵识别提供一种新的思路和方法。
2.研究光纤周界安防入侵振动信号的预处理和特征提取方法，提高信号质量，提取对入侵识别有效的特征信息，提高识别精度。
3.构建高精度、低误报的入侵识别模型，通过优化SVM模型参数，提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够适应不同的环境和入侵类型。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王瑞,贺志国,李飞.基于改进小波阈值的光纤周界入侵信号识别[J].传感技术学报,2022,35(06):849-856.
[2] 周伟,李宁,沈静,王凯,王春晓.基于VMD-SE-LSTM的光纤周界入侵信号识别[J].传感技术学报,2023,36(01):121-128.
[3] 王震,胡劲松,黄欣,李阳,肖阳.基于CEEMDAN和多尺度排列熵的入侵事件识别方法[J].振动与冲击,2021,40(15):271-278.
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