【摘 要】
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提出结合双树复小波包变换（DTCWPT）、邻域成分分析法（NCA）、最小二乘支持向量机（LSSVM）的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目(51205265);四川省科技计划资助项目(2015ZR0018)
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提出结合双树复小波包变换（DTCWPT）、邻域成分分析法（NCA）、最小二乘支持向量机（LSSVM）的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子信号;求取特定频带信号的能量、偏度、峭度、模糊熵,并将能量、偏度、峭度、模糊熵作为分类特征;利用邻域成分分析法对分类特征降维;将降维构造的新特征集输入到最小二乘支持向量机,判断磁瓦是否含有内部缺陷.通过实验验证,对提出的检测方法进行可行性分析.3种不同类型磁瓦的内部缺陷识别率均可以达到99%,与以往双谱切片方法相比,提
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