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基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析,提取了各级小波分解信号的能量分布特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,实验表明,这种方法具有良好效果.
小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用
【摘 要】
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基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析,提取了各级小波分解信号的能量分布特征,最后将这些特征输入人
【机 构】
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南昌航空工业学院测控工程系
【出 处】
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南昌航空工业学院学报
【发表日期】
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2001年3期
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