原文服务方: 热处理技术与装备       
摘要:
本论文利用美国PAC公司SAMOS声发射检测系统采集到各种声发射信号,通过软件滤波和硬件滤波,以及独立分量分析融合多个传感器采集到的信号,然后分别对其进行特征提取和模式识别,最后通过D-S证据理论进一步融合其识别结果,提高对疲劳裂纹识别的准确度,为是否报警作理论依据.
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频谱
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于声发射信号的金属裂纹检测系统研究
来源期刊 热处理技术与装备 学科
关键词 声发射 特征提取 独立分量分析 D-S证据理论
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 计算机应用
研究方向 页码范围 66-70
页数 5页 分类号 TB559
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4971.2008.03.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄云奇 广西交通职业技术学院机电工程系 31 109 6.0 9.0
2 成建国 广西大学机械工程学院 3 35 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
声发射
特征提取
独立分量分析
D-S证据理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热处理技术与装备
双月刊
1673-4971
36-1291/TG
大16开
1980-01-01
chi
出版文献量(篇)
2142
总下载数(次)
0
总被引数(次)
8208
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导