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根据超声检测信号的瞬变特性，针对焊缝检测的缺陷分类问题，提出用判别追踪算法提取缺陷信号的局部时频判别特征，并结合概率神经网络实现了焊缝超声检测信号的缺陷分类。在提取时频判别特征时，提出考虑新选原子与已选原子的相关性的判别基提取方案，以降低特征之间的冗余，使提取出的特征能更有效地鉴别不同类别的缺陷。用该方法对一电子束焊缝试块中的缺陷进行了分类，结果表明，时频判别特征适合超声信号的缺陷分类，并能有效地抑制晶粒噪声的影响，考虑判别原子间相关性后可获得更高的分类正确率。