| 基于Morlet小波的超声缺陷分类识别方法研究 |
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| 引用本文： | 廖璘志,陈琪,严寒冰. 基于Morlet小波的超声缺陷分类识别方法研究[J]. 机床与液压, 2010, 38(17). DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2010.17.017 |
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| 作者姓名： | 廖璘志 陈琪 严寒冰 |
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| 作者单位： | 1. 宜宾职业技术学院机电系,四川宜宾,644003
2. 成都信息工程学院控制工程系,四川成都,610225 |
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| 摘 要： | 超声缺陷自动识别是目前无损评判领域内研究的热点。采用改进的Morlet小波对超声缺陷信号进行降噪处理,为获得更全面的缺陷特征,在建立的参数空间基础上为缺陷信号构建特征向量,将这些缺陷信号输入RBF神经网络对获得的超声检波信号进行缺陷分类。实验结果表明:小波降噪算法充分利用超声回波信号的特征信息,降噪效果明显,有利于提高缺陷分类的准确性;RBF神经网络缺陷识别法能有效提取同类别缺陷信号的共同特征,提高缺陷分类准确度。
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| 关 键 词： | 小波 参数空间 特征提取 径向基函数 缺陷识别 |
Research on Ultrasonic Flaw Classification Method Based on Morlet Wavelet |
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| LIAO Linzhi,CHEN Qi,YAN Hanbing. Research on Ultrasonic Flaw Classification Method Based on Morlet Wavelet[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2010, 38(17). DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2010.17.017 |
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| Authors: | LIAO Linzhi CHEN Qi YAN Hanbing |
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