基于梅尔倒谱系数的路面板下脱空识别的应用研究

• 作者: 朱宇 王楠
• 来源期刊: 青海大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 梅尔倒谱系数 声振法 板下脱空 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化基础理论与信息技术
• 页码范围: 27-33,39
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 2295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2018.03.005

摘要

混凝土路面在使用过程中会出现各种病害,板下脱空就是常见的病害之一.因此,对混凝土路面板下脱空的有效识别就显得十分必要和紧迫.文中在了解和分析国内外脱空识别和声信号处理方法的基础上,针对声振法采集到的声信号的具体特征,利用梅尔倒谱系数(MF-CC)和BP神经网络在混凝土路面板下脱空程度方面的应用,对路面板下脱空进行了研究.结果表明:严重脱空的识别正确率为94%,一般性脱空的识别正确率为92%,非脱空的识别正确率为90%.本文研究方法能够达到识别路面板下脱空的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王楠		2	19	1.0	2.0
2	朱宇	青海大学计算机技术与应用系	1	1	1.0	1.0