【摘 要】
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阔叶材原木的内部缺陷检测和质量分等是提高其利用率和经济效益的有效手段,然而因缺陷声信号的非平稳性和缺陷类型特征的重叠现象,有效的质量评估声参数非常有限。基于此,提
【基金项目】
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国家自然科学基金(31170668),江苏高校优势学科建设工程资助项目,南京林业大学优秀博士学位论文创新基金(163070682),2017年度大学生实践创新训练计划项目(201710298028Z).
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阔叶材原木的内部缺陷检测和质量分等是提高其利用率和经济效益的有效手段,然而因缺陷声信号的非平稳性和缺陷类型特征的重叠现象,有效的质量评估声参数非常有限。基于此,提出一种基于自回归(AR)和最小熵反褶积(MED)相结合的特征声参数提取与分等方法。基于赤池信息量准则(AIC)应用AR线性滤波器滤除声信号的周期平稳成分,对包含缺陷信息的残差信号进行MED增强,并将计算所得的峭度值作为表征声信号的特征参数,由峭度值对样本原木进行质量分等,并与传统的速度分等进行比较。数值仿真与阔叶材原木实测结果表明,该方法能够显著
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