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Distributed acoustic sensing data pattern recognition with a short-time Fourier transform downsampling module
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AI
DOI：10.1007/s11801-026-4293-z.png)
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摘要
En 中文
分布式声学传感（DAS）技术因其监测范围广、成本低等优点，被广泛应用于地震监测、入侵检测等领域。然而，复杂的信号处理和大数据量问题限制了其应用。本文提出一种基于短时傅里叶变换的下采样方法，该方法在缩短时间序列长度的同时保留高频信息。实验表明，该方法提高了模型效率和分类性能，在四类私有数据集上的F1值为0.914 7，在两类公开数据集上的准确率为0.994 4。
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