基于神经网络的自适应滤波技术及其在超声检测中的应用

• 作者: 杨克己
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 自适应滤波器 超声检测 材料噪声
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 813-817
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TN911.7
• 字数: 3766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2005.08.011

摘要

为满足超声无损检测和评价在新材料和新构件上应用的需求,提出了一种基于神经网络的自适应滤波器,使其兼具自适应滤波和非线性处理的能力.该滤波器是在线性自适应滤波器中引入一非线性隐含层而构成,在对该滤波器的结构和收敛性进行详细研究的基础上,实现了一种自适应噪声消除器并应用于超声检测中的材料噪声消除.实验结果证实:利用这种滤波器构成的材料噪声消除器比采用线性自适应滤波器具有更强的降噪能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨克己	浙江大学现代制造工程研究所	60	544	12.0	20.0