摘要
本发明公开了一种基于大数据分析的光通信装置性能监控方法,涉及光通信装置性能监控技术领域,本发明通过异步高密度采样与多尺度动态窗口分割,在边缘侧直接提取光信号微秒级瞬态特征,包括眼图塌陷斜率、频谱熵差,避免云端传输延迟,实现对突发流量误码的亚毫秒级捕获;并基于业务流量类型RDMA/TCP动态配置分析窗口与尺度范围,结合联邦学习的多节点权重融合机制,使模型自适应不同协议特性和设备漂移,显著降低误报率;改进的小波域峭度计算引入噪声自适应补偿和尺度权重因子,抑制高频噪声干扰,在低信噪比环境下仍能精准识别眼图畸变等弱故障特征。