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基于电弧声共稀疏表示的MAG焊熔透状态的识别

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第7-12页
    1.1 课题的研究背景及意义第7页
    1.2 研究现状第7-10页
    1.3 本文主要研究内容第10-12页
第2章 基于信号稀疏表示的判别算法第12-21页
    2.1 基于综合稀疏表示模型的判别算法第12-16页
        2.1.1 综合稀疏表示模型第12-14页
        2.1.2 LC-KSVD算法第14-16页
    2.2 基于共稀疏表示模型的判别算法第16-19页
        2.2.1 共稀疏表示模型第16-17页
        2.2.2 DNAOL算法第17-19页
    2.3 本章小结第19-21页
第3章 电弧声信号特征参数的提取第21-34页
    3.1 熔透状态电弧声信号的采集第21-23页
    3.2 熔透状态电弧声信号的频谱分析第23-25页
    3.3 修正的梅尔频率倒谱电弧声特征参数的提取算法第25-30页
    3.4 基于SVM的熔透状态分类识别第30-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第4章 基于电弧声共稀疏表示的熔透状态的识别第34-43页
    4.1 熔透状态判别模型第34-38页
        4.1.1 构建模型的目标函数第34-35页
        4.1.2 目标函数的优化算法第35-38页
    4.2 熔透状态的判别分类第38-39页
    4.3 实验仿真第39-42页
        4.3.1 传统和修正MFCC作为特征第39-41页
        4.3.2 传统和修正MFCC结合二阶差分为特征第41-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 总结与展望第43-45页
    5.1 总结第43-44页
    5.2 展望第44-45页
致谢第45-46页
参考文献第46-50页
攻读学位期间的研究成果第50页

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