隨著科學進步與資源流逝,人們對節(jié)約的要求越來越高,無損檢測這種不需要破壞材料本身就能檢測其屬性的技術已成為當今的發(fā)展方向。對使用最為廣泛的鐵磁材料來說,微磁領域中的巴克豪森信號可以用來檢測其屬性,是當前的研究熱點。當前人們對基于巴克豪森信號檢測金屬硬度的研究是從時域和頻域兩個領域進行的。時域方法為經(jīng)典方法,其依據(jù)是巴克豪森信號在時域上的形狀會隨著金屬硬度的變化而變化,因此使用形狀特征檢測金屬硬度。但由于巴克豪森信號在時域上的形狀還會受到其他金屬屬性的影響,所以當試件的多種金屬屬性相差較大時硬度檢測效果就會變差;頻域檢測方法是近年新提出的檢測方法,其發(fā)現(xiàn)巴克豪森AR（Auto-Regression）譜的一些波峰的幅值只隨一種金屬屬性的變化而單調(diào)變化,依據(jù)這些波峰就可以定性分析出金屬的硬度。該方法解決了多種金屬屬性不同時硬度檢測不準的問題,但它需要手動提取特征,特征單一,且因為每個信號的特征維度不同,無法利用機器學習算法自動執(zhí)行,所以不滿足實際應用的需求。以此為背景,本文設計了頻域新特征,又分別設計了兩種不同的硬度檢測方法。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個部分:第一,對傳統(tǒng)巴克豪森頻域檢測方... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

外加磁場時鐵磁材料的磁化過程

圖 1-3 巴克豪森信號產(chǎn)生的區(qū)域Figure1-3Area where Barkhausen signals are generated克豪森信號就是由于鐵磁材料被放置在變化的跳變位移產(chǎn)生的。因為鐵磁材料是由很多的磁隔開。當鐵磁材料被放置在外加磁場后，磁性金磁化，磁疇壁被迫前后移動。此時將線圈放置信號，被稱為巴克豪森信號。因為巴克豪森與金含碳量，晶格尺寸等一系列因素）[9-11]有關，而性，所以巴克豪森可以被用來檢測鐵磁材料包列金屬屬性。正是這種信號與金屬本質有著密下手研究，因此本文研究的也通過巴克豪森信號現(xiàn)狀

第 4 章 基于信號相似度的硬度檢測方法4.2.2 詞袋算法在信號處理上的應用與文本相似，圖像信號、音頻信號也可以被看作是由局部圖像、局部旋律組成的集合，且這些局部特征也與位置信息無關。詞袋算法因此也可以被引入了信號處理領域，使得不同的圖像信號，音頻信號也可以使用相同維度的“詞匯”特征進行描述。以圖像信號為例，如果兩張圖片中均有汽車，則兩張照片則可認為在一定程度上是相似的；如果兩張圖片上的局部均沒有相似的事物，則認為兩張圖片毫不相似。相似的局部越多，兩張圖片表達的含義越相似。以圖 4-3 為例，以下是三張需要比較更相似的圖片：

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于集成學習的房價預測模型[J]. 楊博文,曹布陽.  電腦知識與技術. 2017(29)
[2]CART決策樹的兩種改進及應用[J]. 張亮,寧芊.  計算機工程與設計. 2015(05)
[3]自回歸AR模型整體最小二乘分析[J]. 徐慧娟,周世健,魯鐵定.  江西科學. 2011(05)
[4]基于CART決策樹數(shù)據(jù)挖掘算法的應用研究[J]. 陳輝林,夏道勛.  煤炭技術. 2011(10)
[5]選擇性集成學習算法綜述[J]. 張春霞,張講社.  計算機學報. 2011(08)
[6]基于Matlab實現(xiàn)現(xiàn)代功率譜估計[J]. 王春興.  現(xiàn)代電子技術. 2011(16)
[7]一種改善AR譜估計性能的分頻段方法[J]. 陳進,史習智.  上海交通大學學報. 1991(02)
[8]AR模型和譜估計[J]. 吳今培.  長沙鐵道學院學報. 1984(03)

博士論文
[1]隨機森林算法優(yōu)化研究[D]. 曹正鳳.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 2014

碩士論文
[1]隨機森林算法處理不平衡數(shù)據(jù)的改進及其并行化[D]. 鐘龍申.廣東工業(yè)大學 2016
[2]集成學習算法研究[D]. 馬冉冉.山東科技大學 2010
[3]層次聚類算法的研究及應用[D]. 段明秀.中南大學 2009



本文編號：2939642