Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
融合频谱分析和KPCA-SVM的磁瓦内部缺陷检测方法 | |
赵越; 张达; 高志良 | |
2018 | |
发表期刊 | 无线互联科技 |
期号 | 08页码:62-65 |
摘要 | 针对磁瓦内部缺陷自动化检测的实际需求,文章提出了一种融合频谱分析、核主成分分析和支持向量机的磁瓦内部缺陷音频检测方法。通过频谱分析找到峰值频点所处频率段,并提取频率段幅值数据;利用核主成分分析对幅值数据进行特征提取和降维;构造支持向量机,使用所提取的特征进行磁瓦内部缺陷识别。试验证明,3类磁瓦缺陷识别率达到了100%,优于双谱切片方法。结果表明,提出的检测方法检测速度快、高效、准确,能够很好地应用于磁瓦内部缺陷检测。 |
关键词 | 音频检测 内部缺陷 频谱分析 核主成分分析 支持向量机 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61462 |
专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵越,张达,高志良. 融合频谱分析和KPCA-SVM的磁瓦内部缺陷检测方法[J]. 无线互联科技,2018(08):62-65. |
APA | 赵越,张达,&高志良.(2018).融合频谱分析和KPCA-SVM的磁瓦内部缺陷检测方法.无线互联科技(08),62-65. |
MLA | 赵越,et al."融合频谱分析和KPCA-SVM的磁瓦内部缺陷检测方法".无线互联科技 .08(2018):62-65. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[赵越]的文章 |
[张达]的文章 |
[高志良]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[赵越]的文章 |
[张达]的文章 |
[高志良]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[赵越]的文章 |
[张达]的文章 |
[高志良]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论