1.频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，包括：S01，构建原始数据集，对原始数据集中的样本信号进行波谱分析，得到波谱特征数据集；S02，利用波谱特征数据集对分类器进行训练；S03，对实际振动信号进行波谱分析，得到实际振动波谱特征；S04，利用训练后的分类器对实际振动波谱特征进行识别；所述波谱分析包括：S100，根据振动光纤传感器的采样率对信号的振幅序列进行加窗分帧处理；S200，根据振幅序列加窗分帧结果进行频段谱熵和短时峰度计算，并基于计算结果进行双参数、双门限端点检测，确定入侵事件发生位置；S300，根据端点检测结果得到的扰动段振幅序列，计算扰动段振幅序列的频段能量概率密度变化率的方差，确定振动事件能量集中频段；S400，根据不同差分步长下的移动均值差分算法之间的线性组合对振动事件能量集中频段进行频段增强；S500，基于原始振幅序列和频段增强的结果进行波谱特征提取；所述S200包括：S201，对各帧信号进行离散傅里叶变换，计算各帧信号的频谱，公式为： ， ，其中， 为加窗分帧后第 帧内的第 个信号；S202，根据采样率将信号等间距划分为若干个频段，计算每帧信号的各频段的频段对数能量，公式为： ；其中， 为正常量，取值为 ， 为第 帧信号的第 个频段的频段对数能量， 为每个频段的谱线条数；S203，利用各频段的频段对数能量计算各频段能量的概率密度和频段谱熵，概率密度公式为： ，频段谱熵公式为： ，其中， 为第 帧信号的第 个频段能量的概率密度， 为第 帧信号的第 个频段的频段对数能量， 为正常量，取值为0.5， 为第 帧的频段谱熵；S204，计算信号振幅的均值，利用信号振幅的均值计算信号的峰度，公式为： ，其中， 为第 帧信号的峰度， 为第 帧信号振幅的均值， 为第 帧的第 个信号， 为每帧所包含的振幅序列长度；S205，在频段谱熵中确定谱熵低阈值和谱熵高阈值，在峰度中确定峰度低阈值；S206，从频段谱熵上确定小于谱熵低阈值的点为扰动点；S207，计算相邻扰动点的时间间隔；S208，将时间间隔小于时间间隔阈值的相邻扰动点归属为同一扰动段；S209，不断将时间间隔小于时间间隔阈值的扰动段归属为同一扰动段，直至各扰动段之间的时间间隔均不小于时间间隔阈值；S210，从峰度曲线上确定大于峰度低阈值的点为峰度界点，不断将与峰度界点的时间间隔小于时间间隔阈值的扰动段扩展到对应的峰度界点，直至各扰动段与各峰度界点之间的时间间隔均不小于时间间隔阈值；S211，不断将时间间隔小于时间间隔阈值的扰动段归属为同一扰动段，直至各扰动段之间的时间间隔均不小于时间间隔阈值，并将存在时间重合的不同扰动段合并为同一扰动段；S212，舍去持续时间小于持续时间阈值的单个扰动段。
2.根据权利要求1所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，S01之前还包括：S00，基于实际振动信号的时长和影响范围对扰动事件划分大范围事件和小范围事件，将存在时长大于15秒且振动范围大于50米的事件划分为大范围事件，否则划分为小范围事件。
3.根据权利要求1所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，S100中所述加窗分帧处理采用公式为： ，其中，假设传感光纤上监测点所获得的时域信号为 ， 为第 帧的第 个信号， 为第 帧的信号， 为光纤传感器的采样率， 为每帧所包含的振幅序列长度， 为相邻帧之间重叠的序列长度， 为窗函数。
4.根据权利要求3所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，S100中每帧时长为 ，相邻帧之间重叠率为 ，所述每帧所包含的振幅序列长度 ，所述相邻帧之间重叠的序列长度 ；所述窗函数采用海明窗，为： 。
5.根据权利要求1所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，所述S300包括：S301，计算扰动段的各帧信号的各频段能量概率密度；S302，对各频段的能量概率密度进行差分处理；S303，计算各频段的能量概率密度差分结果的方差及方差的均值；S304，将能量概率密度差分结果的方差大于方差的均值的频段确定为扰动事件能量集中频段。
6.根据权利要求1所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，所述S400包括：S401，对能量集中频段进行移动均值处理；S402，设置若干不同差分步长分别对移动均值结果进行移动差分处理；S403，设置能量集中频段的权重高于其余频段的权重，将不同差分步长的移动均值差分结果进行线性组合，得到频段增强后的振幅序列。
7.根据权利要求1所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，所述S500包括：S501，提取信号的振幅序列的短时振幅方差、短时峰度，各频段能量变化率方差和频段谱熵方差；S502，基于频段增强后的振幅序列提取波谱特征，所述波谱特征包括单位时间内的波峰数量、波谷数量、相邻波峰间时差、波峰与其邻近波谷的振幅差。
8.根据权利要求7所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，S502中波峰和波谷的认定步骤为：S5021，通过频段增强后的振幅序列的二阶差分结果认定，认定二阶差分大于0的为波谷，认定二阶差分小于0的为波峰，所述二阶差分的计算公式为： ，其中，扰动段信号增强后的振幅序列为 ， 为扰动段信号增强后的第 个振幅， 为 的二阶差分；S5022，计算波峰波谷显著度，去除波峰波谷显著度低于显著度阈值的波峰，波峰波谷显著度计算公式为： ，其中， 为波峰波谷显著度， 为波峰振幅， 为波谷振幅。
9.根据权利要求1所述的频率域增强的振动波谱分析铁路周界入侵识别方法，其特征在于，所述分类器采用随机森林算法。
