采样信号时频特性的复合材料损伤检测

一种时频数据处理方法被应用于复合材料损伤检测。根据小波变换的框架重构理论和小波变换时频相空间理论 ,提取了信号的时频域特征 ,通过比较原信号的时频空间和小波变换相空间的相同部分 ,得到了能反映原信号同样时频特征的小波级数展开项和 ,应用 Gram- schmidt正交化方法 ,按照一定准则 ,对所得到的小波级数展开项的线性组合进行正交化处理 ,用代数数值方法 ,从已知采样数据分布集合得到了对应于曲线本身时频特征。经过处理得到的曲线 ,能够很好的逼近原来采样曲线 ,故而能保证和原采样曲线有相同的时间频率性质 ,这样的复合材料损伤缺陷判别方法结果较好。

神经网络的自适应删剪学习算法及其应用

在局域卡尔曼滤波算法的基础上 ,提出了一种自适应删剪学习算法 ,这一算法的核心是用网络训练结束后得到的局域的误差协方差矩阵测量权重的重要性 ,通过删除不重要的权重 ,得到一个紧凑的网络结构 .