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超声检测缺陷分类中信号处理方法的探讨
被引：12
作者：
刘旭
夏金东
弓乐
吴淼
机构：
[1] 中国矿业大学(北京校区)机电工程系,中国矿业大学(北京校区)机电工程系,中国矿业大学(北京校区)机电工程系,中国矿业大学(北京校区)机电工程系北京,北京,北京,北京
来源：
关键词：
超声检测;
检波信号;
射频信号;
神经网络;
D O I：
10.19650/j.cnki.cjsi.2002.06.023
中图分类号：
TB553 [超声控制与检测];
学科分类号：
摘要：
根据检波信号与射频信号所含信息量的不同 ,针对超声检测缺陷回波中的这两种信号进行了实验分析 :用典型的金属缺陷信号来做比较 ,把同时采集到的两类信号分别进行特征提取 ,并用“类别可分性判剧”做定量对比 ;分别用 BP网络和 RBF网络对检波信号提取的特征值为依据进行缺陷分类 ,来比较这两种网络的性能差异。最后实验表明 :基于射频和检波输出的缺陷信号 ,其可分性指标之间的差别并不明显 ;RBF网络比 BP网络具有更快的学习速度 ,同时能够有效的提高分类器的泛化分类准确率
引用
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