自适应跨域特征融合的分布式光纤振波分类方法及系统

本发明涉及分布式光纤传感领域，提供了一种自适应跨域特征融合的分布式光纤振波分类方法及系统。该方法包括，对振动信号的新相位序列进行MFCC处理，得到振动信号的MFCC特征参数，并转换为二维图像；将振动信号的新相位序列进行归一化，得到一维序列；基于一维序列，采用一维卷积神经网络，得到时间序列特征向量；基于二维图像，采用特征提取网络，得到MFCC谱图特征向量；基于时间序列特征向量和MFCC谱图特征向量，分别采用跨域注意力机制与差异感知门控单元，得到时间序列增强特征向量和MFCC谱图增强特征向量；将时间序列增强特征向量和MFCC谱图增强特征向量进行自适应加权融合，再基于融合向量得到振动信号的分类结果。