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实际工程应用中,通过物理手段采集到的信号都带有噪声信息,这样就会淹没很多有用信号,传统的“带通、低通、高通”滤波技术往往显得无能为力,因此提取有用的特征信息就需要对原始信号进行去噪。常用的小波阈值去噪(硬、软阈值函数)方法,含有诸多缺点,本文在其基础上重新构造了一个新的阈值函数。在MTALAB(2014a)环境下,用传统的硬、软阈值函数及重构阈值函数对混入高斯白噪声信号进行去噪仿真分析,结果表明,重构的阈值函数处理的信号效果更好,更清晰。 相似文献
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王道阔 《CT理论与应用研究》2012,21(1):43-52
本文利用计算机辅助进行在役管线焊故障缝缺陷检测,在缺陷特征提取中提出圆形度、长宽比、填充度、尖部尖锐度、对称度、灰度比以及缺陷的重心坐标相对焊缝中心的位置等7个参数作为缺陷的特征值,可有效地分类识别不同故障缺陷。在缺陷分类的解决方案上,采用具有自组织、自适应的3层前馈式神经网络,运用改进的BP算法,以焊缝缺陷的特征参数作为神经网络的训练样本。本文还通过实验的方法,分析了初始权值、隐含层的神经元数量、动量系数、误差水平及学习速率对网络训练的影响。 相似文献
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