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J-GLOBAL ID：202202256877412390   整理番号：22A1192329

ウェーブレットパケット分解に基づく超音波信号特徴抽出法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Signal Feature Extraction Method Based on Wavelet Packet Decomposition

著者 (1件)： Jiang Wenluan (蘭州交通大学数理学院,甘粛 蘭州 730070)
資料名： Heilongjiang Keji Xinxi  (Heilongjiang Keji Xinxi)
号： 2  ページ： 77-80  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3241A  ISSN： 1673-1328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 超音波金属欠陥検出の過程において、超音波信号収集システムによって収集された信号波には大量の情報が存在し、信号中の特徴抽出は超音波識別検出のキーであり、金属の所在状態の評価にも重要な意義がある。超音波信号の特徴をよりよく抽出するために,ウェーブレットパケット分解法を用いて,3層分解を行い,最後に,エネルギー特性を抽出し,そして,エネルギー固有ベクトルを組み立てた。結果は,ウェーブレットパケット解析が,非線形で非定常な超音波をよく処理でき,超音波信号の特徴抽出に広く使用できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波 ,  エネルギー ,  信号 ,  *分離 ,  *特徴抽出 ,  分解 ,  故障検出 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： 非定常性 ,  エネルギー特性 ,  ウェーブレットパケット解析 ,  *ウェーブレットパケット分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットパケット分解 ,  超音波信号 ,  特徴抽出法 ,  研究