一种OTDR曲线数据分析方法

摘要

针对OTDR曲线故障点数据分类速度慢、分类精度低的问题,提出一种基于小波分析与支持向量机(SVR)相结合的OTDR曲线数据分析方法.首先,运用小波模极大值方法对原始的OTDR信号进行去噪;然后,采用Daubechies(dbN小波对去噪后的信号进行特征提取并对提取的特征数据进行标记;最后,训练出一个SVR分类器,实现对OTDR曲线特征的分类.实验分析表明,该数据分类方法能准确地分析出OTDR曲线中的各个故障点,分类速度相比于BP神经网络方法提高了139.23％,分类精度高达98.56％.