【摘 要】
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本文通过分析传统数字滤波方法处理动测信号的缺点,提出了基于小波分析与神经网络智能化识别基桩缺陷的思路。利用bior5．5小波基把非平稳动测信号分解为6个不同层次的频带
【机 构】
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四川省煤田地质局物探工程院四川成都610072
【出 处】
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第十二届全国工程物探与岩土工程测试学术交流会
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本文通过分析传统数字滤波方法处理动测信号的缺点,提出了基于小波分析与神经网络智能化识别基桩缺陷的思路。利用bior5．5小波基把非平稳动测信号分解为6个不同层次的频带序列,在有效尺度信号中提取基桩缺陷的特征向量,然后结合BP神经网络建立了神经网络智能化识别基桩缺陷的模型,开发了基桩缺陷智能化识别软件FPIC。结果表明小波分析更加精细的刻画了动测信号的内部信息,BP神经网络对基桩缺陷的智能化识别精度较高,此方法及软件对于提高基桩动测信号的分析水平具有实用价值。
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