基于1D-CNN的Φ-OTDR地埋光纤振动事件分类方法

本文提出了一种基于1D-CNN的Φ-OTDR（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometry）地埋光纤振动事件分类方法。该方法利用1D-CNN（一维卷积神经网络）对Φ-OTDR信号进行处理和分类，有效提高了振动事件分类的准确率。

具体模型是使用1D-CNN对Φ-OTDR信号进行处理和分类。1D-CNN是一种深度学习模型，它能够自动学习Φ-OTDR信号中的特征，并将其用于分类任务。该模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取信号中的特征，池化层用于减少特征的维度，全连接层用于将特征映射到不同的类别。

该方法的主要步骤如下：

1. 收集Φ-OTDR信号数据。
2. 对信号数据进行预处理，包括去噪、归一化等。
3. 将预处理后的信号数据输入到1D-CNN模型中进行训练。
4. 使用训练好的模型对新的Φ-OTDR信号进行分类。

实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的振动事件，例如脚步声、车辆行驶等。与传统的振动事件分类方法相比，该方法具有更高的准确率和鲁棒性。

该方法为地埋光纤振动监测提供了新的技术手段，具有重要的应用价值。