【摘 要】
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针对数据中心机柜的主动式火灾光电探测报警系统降低误报率和提高检测精度的需求,设计极早期火灾探测腔体结构,完成光电检测数字电路硬件,采集光电信号,分别采用集合经验模态分解(EEMD)算法和小波分析算法来滤除低频基线漂移和降低背景白噪声。经过对比计算处理后信号的相关性和信噪比,结果表明,在本文所述数据采集密度下,EEMD方法的性能明显优于小波分析方法,可有效地降低误报率和提高检测精度,实现对火灾的“极早期”探测和预警。
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）,中国矿业大学安全工程学院
【基金项目】
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山东省科学院-威海市产学研协同创新项目(2020-CXY03),山东省科学院-东营区产学研协同创新项目(2020-CXY27)。
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针对数据中心机柜的主动式火灾光电探测报警系统降低误报率和提高检测精度的需求,设计极早期火灾探测腔体结构,完成光电检测数字电路硬件,采集光电信号,分别采用集合经验模态分解(EEMD)算法和小波分析算法来滤除低频基线漂移和降低背景白噪声。经过对比计算处理后信号的相关性和信噪比,结果表明,在本文所述数据采集密度下,EEMD方法的性能明显优于小波分析方法,可有效地降低误报率和提高检测精度,实现对火灾的“极早期”探测和预警。
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