【摘 要】
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采用计算机化超声信号分析系统,对奥氏体不锈钢粗材料缺陷的超声回波信号进行采集和加工。结果表明,小波包技术在粗晶材料缺陷超声信号时频特性的表征中具有明显优越性,并能克服
【机 构】
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北京工业大学材料科学与工程学院,100022
【基金项目】
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国家教委博士点基金,,北京市自然科学基金
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采用计算机化超声信号分析系统,对奥氏体不锈钢粗材料缺陷的超声回波信号进行采集和加工。结果表明,小波包技术在粗晶材料缺陷超声信号时频特性的表征中具有明显优越性,并能克服裂谱处理技术的缺点,同时发现噪声主要分布在较高或较低频率的位置,而缺陷信号在中间频率段有较大的幅值分布。利用这一特征,可以根据超声信号小波包分解的结果检测到微弱的粗晶材料缺陷信号。
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