【摘 要】
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为了解决传统的人工定义方法和小波包分解方法在超声信号特征提取方面的不足,提出了将主分量分析方法应用于信号的特征提取,并据此进行超声检测的缺陷识别。这种方法不但大大
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院沈阳计算技术研究所
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为了解决传统的人工定义方法和小波包分解方法在超声信号特征提取方面的不足,提出了将主分量分析方法应用于信号的特征提取,并据此进行超声检测的缺陷识别。这种方法不但大大降低了数据量,减少了计算复杂度,同时也能够保证压缩后的数据能够有效的代表原数据特性。通过对提取到的特征建立特征向量,利用模糊模式判别方法进行测试,并和现有的两种方法进行对比。与目前采用的方法相比,该方法在识别效率和准确性上都表现非常优秀,能对各种模式有效识别。
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