【摘 要】
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传统裂谱分析（SSP）方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感，优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整．为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（U
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传统裂谱分析（SSP）方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感，优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整．为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（UNDE）中基础数据的信噪比（SNR），提出了一种基于支持向量机（SVM）模式识别理论的自适应裂谱分析方法．采用以高斯函数为核函数的SVM所构成的信噪分离器，对信号和噪声进行识别和分离，从而消除噪声，得到高信噪比的超声回波信号．实验结果表明，与传统裂谱分析方法相比，该方法提高了消噪性能的稳定性，增强了湮没晶粒（或其他散射体）散射
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