超声检测缺陷分类中信号处理方法的探讨
根据检波信号与射频信号所含信息量的不同,本文针对超声检测缺陷回波中的这两种信号进行了实验分析:用典型的金属缺陷信号来做比较,把同时采集一牟两类信号分别进行特征提取,并用”类别可分性判剧”做定量对比;分别用BP网络和RBF网络对检波信号提取的特征值为依据进行缺陷分类,来比较这两种网络的性能差异.最后实验表明:基于射频和检波输出的缺陷信号,其可分性指标之间的差别并不明显;RBF网络比BP网络具有更快的学习速度,同时能够有效的提高分类器的泛化分类准确率.
超声检测 检波信号 射频信号 神经网络
刘旭 夏金东 弓乐 吴淼 黄民
中国矿业大学北京校区机电工程系(北京)
国内会议
大连
中文
349-352
2002-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）