《基于多传感器数据融合的漏磁信号采集与处理》PDF+DOC
作者:夏玉宝,何辅云,葛飞
单位:华北计算机系统工程研究所
出版:《》
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDZJY2008020540
DOC编号:DOCDZJY2008020549
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《基于RBF神经网络的水下机器人传感器状态监测方法研究》PDF+DOC2005年第06期 张铭钧,孙瑞琛,王玉甲
《基于神经网络及数据融合的管道缺陷定量识别》PDF+DOC2006年第06期 杨理践,马凤铭,高松巍
《基于神经网络融合的传感器温度误差补偿》PDF+DOC2005年第04期 陈天璐,阙沛文
《基于特征量和神经网络的钢管缺陷预测模型》PDF+DOC2004年第09期 杨涛,王太勇,秦旭达,蒋奇
《基于RBF神经网络的振弦式传感器在矿压测量中的温度补偿》PDF+DOC2010年第34期 赵国材,谭晓静,王昊轶
《漏磁检测探头提离对检测信号的影响分析》PDF+DOC2008年第03期 苏毅,李著信,易方
《基于RBF神经网络对电磁力平衡传感器测量精度的研究》PDF+DOC2007年第01期 陆青丽,郑崇苏
《基于人工神经网络的压力传感器三维数据融合》PDF+DOC2007年第02期 钱光耀,杨入超,赵光兴
《基于RBF网络的数据融合在废气数据处理中的应用》PDF+DOC2007年第04期 庞敏,朱伟兴
《基于RBF神经网络的智能传感器测量误差补偿方法》PDF+DOC2014年第10期 盛晓龙,夏虹
漏磁检测以其高信噪比、高灵敏度和高检测效率,在无损检测中得到了广泛应用。随着科学技术的发展,传统的信号处理方法越来越不适应现代工业的需要,提出一种基于多传感器数据融合技术的漏磁信号处理方法。采用小波去噪的方法,并利用径向基函数(RBF)神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理。仿真结果表明,采用这种方法可以有效提高系统的检测能力和信号精度。
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