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龙图腾网获悉浙江光电子研究院申请的专利一种分布式光纤传感器振动识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121524783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610050601.6，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种分布式光纤传感器振动识别方法及系统是由沈建国;龚凯杰;路通通;钱涛杰设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式光纤传感器振动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式光纤声学传感器的技术领域，特别涉及一种分布式光纤传感器振动识别方法及系统，包括获取原始数据并进行预处理；将预处理的振动时间序列输入Mamba模型，提取反映时间演化规律的时域特征向量；获得预处理的振动时间序列的时频谱图后提取得到表征不同频率成分及其全局关联关系的频域特征向量；将时域和频域特征向量输入时频特征融合模型后，输出分布式光纤声学传感器的振动事件识别结果；对时频特征融合的模型进行训练，保存最优模型权重以进行预测；使用最优模型进行预测，保存预测结果，并进行验证，同时计算评价指标，最后进行结果对比。其旨在解决现有技术中分布式光纤声学传感技术性能不足等问题。

本发明授权一种分布式光纤传感器振动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式光纤传感器振动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始数据并进行预处理； S2、将预处理后的振动时间序列输入Mamba模型，对振动信号进行长时序建模，提取反映时间演化规律的时域特征向量； S3、获得预处理的振动时间序列的时频谱图后提取得到表征不同频率成分及其全局关联关系的频域特征向量； S4、将时域特征向量和频域特征向量输入时频特征融合模型后，输出分布式光纤声学传感器的振动事件识别结果； S5、定义交叉熵损失函数，对时频特征融合的模型进行训练，保存训练中最优模型权重以进行预测； S6、使用最优模型进行预测，保存预测结果，并进行验证，同时计算评价指标，最后进行结果对比； S3中的获得频域特征向量包括以下步骤： 1、对每一通道的振动时间序列采用预设窗函数、窗长与步长进行短时傅里叶变换，得到包含频率维度与时间维度的时频谱图； 2、对所述时频谱图按照预设补丁大小进行补丁划分，将每个补丁展平后通过线性嵌入层映射到统一维度的特征空间，并叠加位置编码以保留频率与时间的空间位置信息； 3、将经线性嵌入与位置编码后的补丁序列输入多层视觉Transformer编码器中，利用多头自注意力机制捕获频率维度与时间帧维度之间的全局依赖关系； 4、对视觉Transformer编码器输出的补丁特征序列进行全局池化，得到频域特征向量。

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