【摘 要】
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混凝土路面在使用过程中会出现各种病害,板下脱空就是常见的病害之一。因此,对混凝土路面板下脱空的有效识别就显得十分必要和紧迫。文中在了解和分析国内外脱空识别和声信号
【机 构】
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青海大学计算机技术与应用系,特变电工西安电气科技有限公司
【基金项目】
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青海大学中青年科研基金项目(2014-QGY-27);Google科研培育项目
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混凝土路面在使用过程中会出现各种病害,板下脱空就是常见的病害之一。因此,对混凝土路面板下脱空的有效识别就显得十分必要和紧迫。文中在了解和分析国内外脱空识别和声信号处理方法的基础上,针对声振法采集到的声信号的具体特征,利用梅尔倒谱系数（MFCC）和BP神经网络在混凝土路面板下脱空程度方面的应用,对路面板下脱空进行了研究。结果表明：严重脱空的识别正确率为94%,一般性脱空的识别正确率为92%,非脱空的识别正确率为90%。本文研究方法能够达到识别路面板下脱空的目的。
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