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超声无损检测中基于支持向量机的自适应裂谱分析法
被引量：
2
1
作者
杨克己
乔华伟
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期1423-1427,共5页
传统裂谱分析(SSP)方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感,优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整.为了提高超声无损检测(UNDT)和无损评价(UNDE)中基础数据的信噪比(SNR),提出了一种基于支持向量...
传统裂谱分析(SSP)方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感,优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整.为了提高超声无损检测(UNDT)和无损评价(UNDE)中基础数据的信噪比(SNR),提出了一种基于支持向量机(SVM)模式识别理论的自适应裂谱分析方法.采用以高斯函数为核函数的SVM所构成的信噪分离器,对信号和噪声进行识别和分离,从而消除噪声,得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没晶粒(或其他散射体)散射中缺陷回波信号的能力.
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关键词
超声无损检测
信噪比
自适应裂谱分析
支持向量机
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职称材料
题名
超声无损检测中基于支持向量机的自适应裂谱分析法
被引量：
2
1
作者
杨克己
乔华伟
机构
浙江大学现代制造工程研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第8期1423-1427,共5页
基金
国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z329)
国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2007CB707702)
文摘
传统裂谱分析(SSP)方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感,优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整.为了提高超声无损检测(UNDT)和无损评价(UNDE)中基础数据的信噪比(SNR),提出了一种基于支持向量机(SVM)模式识别理论的自适应裂谱分析方法.采用以高斯函数为核函数的SVM所构成的信噪分离器,对信号和噪声进行识别和分离,从而消除噪声,得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没晶粒(或其他散射体)散射中缺陷回波信号的能力.
关键词
超声无损检测
信噪比
自适应裂谱分析
支持向量机
Keywords
ultrasonic nondestructive testing （UNDT）
signal to noise ratio （SNR）
adaptive split spectrum processing
support vector machine （SVM）
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
超声无损检测中基于支持向量机的自适应裂谱分析法
杨克己
乔华伟
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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职称材料
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参考文献
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