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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.
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