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粗晶材料缺陷的超声检测信号识别

刘镇清  李成林  魏墨  
【摘要】:对于非均匀材料,超声无损检测技术受到能否有效区分有用信号与背景噪声的限制,目前人们大多倾向使用频率分隔与统计算法来提高粗晶材料(一种非均匀材料件相对颗粒散射的缺陷回波比例.文中介绍一种用Wigner分布作特征提取、用前馈网络自动识别超声散射回波中的缺陷信号.由于普通的人工神经网络要求输入信号的特征与时间起始点无关,因此采取了一种数学变换方式来实现这一要求,这样训练好的网络就有很强的识别能力.在实验中,正确识别率达到90%.所述方法对其他非均匀介质的超声检测与评价工作也有益处.

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