| 基于EMD及主成分分析的缺陷超声信号特征提取研究 |
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| 引用本文： | 李茂,杨录,张艳花. 基于EMD及主成分分析的缺陷超声信号特征提取研究[J]. 中国测试, 2018, 0(2) |
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| 作者姓名： | 李茂 杨录 张艳花 |
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| 作者单位： | 中北大学电子测试技术国家重点实验室; |
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| 摘 要： | 针对非线性、非平稳超声缺陷信号的特征提取问题,提出一种经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的缺陷信号特征提取方法。对缺陷信号进行EMD分解得到本征模态函数(IMF),根据能量比率累积选取IMF,平均截取傅里叶变换后的各模态频谱得到能表征原信号的特征向量集;构建PCA模型,特征向量集降维得到低维特征向量,该过程可降低缺陷信号分析数据的复杂度和冗余度,以BP神经网络为缺陷分类器对缺陷特征进行识别与分类。实验结果表明该方法具有可靠的识别与分类效果。
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| 关 键 词： | 超声缺陷信号 经验模态分解 主成分分析 特征提取 |
Research on feature extraction of ultrasonic flaw signal based on EMD and principal component analysis |
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