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将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。 相似文献
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针对FARA方法搜索整周模糊度组合数比较大,LAMBDA方法需要浮点解精度比较高的缺点,提出一种求解GPS载波相位测量整周模糊度的分步法。用LAMBDA方法搜索出来的整周模糊度作为FARA方法的初始解,进而用FARA方法解算出它的最终解。实验结果表明,该方法能缩短搜索整周模糊度的时间,快速准确地确定整周模糊度。 相似文献
899.
900.