【摘 要】
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针对弹体控制电路在生产制造过程中可能引入金属线头等微小多余物，从而留下短路等安全隐患的问题，提出一种基于PIND(Particle Impact Noise Detection)测试的弹体多余物材质识
【机 构】
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北京航空航天大学宇航学院; 北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心; 航天科工防御技术研究试验中心;
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针对弹体控制电路在生产制造过程中可能引入金属线头等微小多余物，从而留下短路等安全隐患的问题，提出一种基于PIND(Particle Impact Noise Detection)测试的弹体多余物材质识别方法。该方法首先利用短时自相关函数提取PIND信号的脉冲部分，然后提取多种时频域统计特征，并与MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)特征结合起来，最后训练多分类支持向量机模型实现材质分类。为验证方法的有效性，采集了三种不同材质多余物的PIND信号进行了模型训练及测试。实验结果表明本文方法材质识别准确率达98%，优于同类文献的相关结果，从而验证了本文所提方法的有效性。
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