小波神经网络在超声检测信号降噪中的应用

• 作者: 宋玉玲 程建政 鲁道邦
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 降噪 小波神经网络 粗晶材料 超声检测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 145-148
• 分类号: TP274
• 字数: 2549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2010.05.034

摘要

为了最大限度地消除粗晶材料超声检测时,晶粒散射波对有用信号的严重干扰,提高接收信号的信噪比,将小波神经网络引入粗晶材料超声检测信号处理领域中.在训练小波神经网络时,采用了改进的梯度下降算法.该网络有一个动态的权值,它随误差变化而调整.结果表明,小波神经网络应用在粗晶材料超声检测信号的降噪时,能够达到较理想的降噪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁道邦	南阳师范学院物理与电子工程学院	12	20	3.0	4.0
2	宋玉玲	南阳师范学院物理与电子工程学院	10	24	4.0	4.0
6	程建政	武汉纺织大学电子信息工程学院	12	15	3.0	3.0