这篇文章是关于《基于多时频图和注意力机制的Φ-OTDR相似事件识别方法》的研究报告，主要介绍了利用信号变换方法和深度学习技术提升Φ-OTDR系统在相似事件识别上的能力。以下是文件的核心内容总结：

1. 研究背景与意义：

• 研究背景：Φ-OTDR系统因其高灵敏度、可灵活移植等特点，在安全防护监控、能源检测与泄露定位等领域有广泛应用。然而，事件识别能力是该系统的重要但脆弱的一环，直接影响其应用效果。

• 研究意义：通过信号变换方法和深度学习技术，实现对Φ-OTDR探测结果的精细分析，提升事件识别的准确性和系统的实际应用性能。

2. Φ-OTDR系统检测原理：

• 系统构成：采用超窄线宽激光器作为探测源，向传感光纤中发射窄脉冲激光，通过光电探测器捕获背向瑞利散射光的变化来检测外界扰动。

• 检测原理：探测激光在传感光纤沿线激发瑞利散射光，当光纤受到外界扰动时，光相位变化反映为光强度变化，从而实现振动信号的探测。

3. 多时频分析与信号变换方法：

• 时频分析：引入离散-连续小波变换（DWT-CWT）和梅尔谱变换（Mel-spectrogram），提高传感信号的特征显示度。

• 信号变换：通过DWT-CWT变换生成连续平滑的时空图像（CWT图），有效凸显低信噪比和低频率下的信号特征；通过Mel变换生成梅尔谱图（Mel图），放大信号成分在整体时频图中的比重。

4. 多通道注意力机制与识别网络：

• 注意力机制：引入通道注意力机制（如SENet），帮助识别网络自主学习和处理不同特征之间的权重，提高识别效果。

• 识别网络：选取ResNet50网络作为基础识别网络，嵌入多个SE模块形成SE-ResNet50，实现多尺度下的特征加权。

5. 实验设置与数据采集：

• 实验设置：采用自制的Φ-OTDR系统进行数据采集，系统参数包括激光线宽、脉冲宽度、光调制器驱动频率等。

• 数据采集：在沙草地上埋设传感光纤，采集同一事件在不同光纤径向距离下的测试数据，振源为自由落下的砖块产生的振动。

6. 实验结果与分析：

• 特征表征能力测试：CWT图在准确率、精确率、召回率和F1-score指标上均取得最高值，表明其在低信噪比条件下具有更好的特征表达能力。

• 混合特征能力表征测试：Mel图和CWT图组合后，使用SE-ResNet50网络进行识别，准确率提升至98.66%，相比单一使用Mel图或CWT图分别提升了5.35%和3.61%。

7. 结论与展望：

• 研究结论：本文提出的基于多时频图和注意力机制的Φ-OTDR相似事件识别方法，显著提高了事件径向距离识别的准确率，有助于拓展Φ-OTDR系统的应用潜力。

• 未来展望：相关信号变换与深度学习分析框架可进一步推广至其他振动属性分析任务，为Φ-OTDR在复杂场景下的应用提供技术支撑。