基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法

基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法针对采用幅值、能量等统计特征参数分类识别声发射(AE)信号时存在的信息冗余问题，提出利用主成分分析(PCA)方法减少信息冗余，提取AE信号统计特征。设计了钢板表面铬层裂纹试验，对统计特征参数进行主成分分析，提取了两个主成分。设计了支持向量机(SVM)分类器，以主成分为输入向量，分类识别铬层裂纹AE信号。验证了主成分可以有效表征AE信号统计特征，减少了信息冗余，提高了分类效率及准确率。

标题：基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法

作者：李力,李骥,

关键词：声发射,统计特征参数,主成分分析(PCA),支持向量机(SVM),识别,

发表日期：2014年2月

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