多界面超声脱粘检测的方法研究及信号处理
| 第一章 引 言 | 第1-16页 |
| ·课题来源、背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·粘接检测的研究现状 | 第10-12页 |
| ·信号处理在超声检测中的应用 | 第12-14页 |
| ·超声检测的信号处理方法 | 第12-13页 |
| ·信号处理在缺陷识别中的应用 | 第13-14页 |
| ·信号处理在粘接检测中的应用 | 第14页 |
| ·研究重点 | 第14-16页 |
| 第二章 板波诱发纵波检测原理 | 第16-26页 |
| ·板波诱发纵波原理 | 第16-21页 |
| ·超声波传播规律 | 第16-19页 |
| ·板波诱发纵波的理论基础 | 第19-21页 |
| ·板波诱发纵波检测的工作原理 | 第21-26页 |
| 第三章 板波信号的界面回波分离 | 第26-41页 |
| ·实验装置及数据分析 | 第26-30页 |
| ·实验装置 | 第26页 |
| ·原始数据分析 | 第26-30页 |
| ·常数分离法 | 第30-34页 |
| ·原理分析 | 第30-31页 |
| ·分离过程 | 第31-33页 |
| ·结果分析 | 第33-34页 |
| ·方法改进 | 第34页 |
| ·自适应分离法 | 第34-39页 |
| ·自适应滤波原理 | 第34-36页 |
| ·分离过程与结果分析 | 第36-39页 |
| ·结论分析 | 第39-41页 |
| 第四章 板波信号的特征提取及模式识别 | 第41-56页 |
| ·特征提取 | 第41-49页 |
| ·小波变换的原理 | 第41-44页 |
| ·基于小波分析的特征提取 | 第44-49页 |
| ·模式识别 | 第49-56页 |
| ·神经网络模式识别原理 | 第49-52页 |
| ·基于神经网络的模式识别 | 第52-56页 |
| 第五章 纵波检测及信号处理 | 第56-63页 |
| ·纵波检测方法 | 第56-57页 |
| ·检测方法和数据采集 | 第57-59页 |
| ·回波信号处理 | 第59-62页 |
| ·大衰减下的回波信号处理 | 第59-60页 |
| ·小衰减下的回波信号处理 | 第60-62页 |
| ·方法应用 | 第62-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
