【摘 要】
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针对兰姆波多模态识别问题,提出了基于小样本字典学习的模态识别方法。将多层复合板的频散特性看作一个线性时不变系统。首先,根据频散知识模拟各个模态传播特定距离后的信号
【机 构】
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山西师范大学,中北大学信息探测与处理山西省重点实验室
【基金项目】
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山西省高等学校科技创新计划项目(2020L0699),中北大学信息探测与处理重点实验室基金项目(ISPT2020-8)。
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针对兰姆波多模态识别问题,提出了基于小样本字典学习的模态识别方法。将多层复合板的频散特性看作一个线性时不变系统。首先,根据频散知识模拟各个模态传播特定距离后的信号,提取走时和能量特征创建字典;其次,获取待测信号的走时特征,通过查询字典来识别兰姆波模态;最后,根据能量参数估计结果,实现待测信号中各模态信号的分离和重构。通过对3层粘接的AAA板(铝板-亚克力板-铝板,每层厚度为2 mm)中传播距离为0.3 m、0.5 m的直达波和反射波的仿真验证,结果显示该方法对A0、S0模态的有效识别和各个波包信号的准确重
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