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本文通过对敲击蛋壳的声音信号进行功率谱分析,得到各频率分量的功率总和的平均值、最大功率谱与最小功率谱的差值、X 轴方向上质心的平均值等八个反映蛋壳破损特征的参数,再运用BP 神经网络对试验数据进行学习训练,建立这些特征参数与蛋壳破损状况之间关系.结果表明,用此方法对蛋壳破损进行识别是有效的.
基于BP 神经网络蛋壳破损识别方法的研究
【摘 要】
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本文通过对敲击蛋壳的声音信号进行功率谱分析,得到各频率分量的功率总和的平均值、最大功率谱与最小功率谱的差值、X 轴方向上质心的平均值等八个反映蛋壳破损特征的参数,再
【机 构】
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浙江大学机械能源学院,浙江,杭州,310013
【出 处】
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第九届全国振动理论及应用学术会议暨中国振动工程学会成立20周年庆祝大会
【发表日期】
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2007年期
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