| 一种基于EMD和神经网络的超声缺陷信号分类方法 |
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| 引用本文： | 杨录,樊建平,张艳花. 一种基于EMD和神经网络的超声缺陷信号分类方法[J]. 中北大学学报(自然科学版), 2012, 0(5): 598-602,616 |
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| 作者姓名： | 杨录 樊建平 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： | 在经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的基础上,结合人工神经网络技术提出一种超声缺陷信号的分类方法.首先利用EMD对信号进行分解获得多个平稳的IMF(Intriusic Mode Functions)分量,然后对各IMF分量分别在时域和频域求出一组特征值,由这些特征值构造向量,作为识别信号的特征向量.采用BP神经网络作为诊断决策分类器,神经网络模型中输入节点对应信号特征向量,输出节点对应缺陷类型.详细地论述了这种方法的基本原理及实现过程.通过典型人工缺陷样品的回波信号的试验,表明该方法对于检测此类缺陷信号有较好的效果.
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| 关 键 词： | 超声信号 EMD 特征向量 神经网络 |
An Ultrasonic Flaw Signal Classification Method Based on Empirical Mode Decomposition and Neural Network |
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| YANG Lu,FAN Jian-ping,ZHANG Yan-hua. An Ultrasonic Flaw Signal Classification Method Based on Empirical Mode Decomposition and Neural Network[J]. Journal of North University of China, 2012, 0(5): 598-602,616 |
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| Authors: | YANG Lu FAN Jian-ping ZHANG Yan-hua |
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| Affiliation: | (National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology,North University of China,Taiyuan 030051,China) |
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