基于EMD和神经网络的超声缺陷信号分类识别研究的任务书.docx

基于EMD和神经网络的超声缺陷信号分类识别研究的任务书
任务书
一、任务背景
超声检测技术作为一种广泛使用的非损伤检测方法，已广泛应用于各行各业。然而，超声检测技术需要对信号进行分析和处理，以确定测试对象中存在的缺陷的位置和类型。信号分类识别是实现这一目标的一个重要步骤。因此，如何使用有效的算法来分类和识别超声信号已成为一个关键问题。
二、任务目标
本研究的目标是使用EMD和神经网络（NN）来分类和识别超声信号中存在的缺陷类型。具体来说，本研究将探讨以下问题：
1.对于给定的超声信号，如何使用EMD对其进行分解?
2.如何提取超声信号的特征?
3.如何使用神经网络进行信号分类识别?
4.如何评估所提出方法的性能？
三、研究方法
本研究的主要方法是基于EMD和神经网络的超声缺陷信号分类识别。
1.分解信号
EMD是一种将信号分解为本质模态函数（IMFs）的方法。每个IMF表示原始信号的一个局部频率模式。这个方法能够使得信号的局部特征能够被捕获和分析。在本研究中，我们将使用EMD将超声信号分解为IMFs。
2.提取特征
为了提取超声信号的特征，我们将从每个IMF中提取能量谱，最大值和均值谱等特征。
3.神经网络分类器
本研究将采用深度学习中使用广泛的的神经网络分类器-KNN进行分类和识别。KNN是一种无监督学习方法，在分类器训练过程中，通过计算相似度来确定新来的数据样本和已有样本间的关系。本研究也将采用其他的深度学习算法，例如卷积神经网络和循环神经网络，以进一步提高分类准确性。
4.性能评估
在研究中，我们将使用准确度、精度和召回率等指标，来评估提出方法的性能。
四、研究时间安排
1.第一周：阅读相关文献，建立功课框架，制定详细的研究计划。
2.第二周：熟悉基于EMD的超声信号分析方法，准备信号数据集。
3.第三周：采用EMD将实验数据分解成IMFs，提取特征。
4.第四周：用神经网络训练IMFs特征并对超声信号进行分类。
5.第五周：分析并比较不同方法的性能。
6.第六周：撰写论文并准备演示文稿。
五、预期成果
预期成果是能够使用基于EMD和神经网络方法分类和识别超声信号缺陷。能够有效地应用本研究提出方法于不同超声信号缺陷类型的分类识别，并比较提出方法和其他分类算法的性能。结果将在讨论会、期刊或会议上发表。
六、参考文献
[1]R.D.Darbari,S.S.Pattnaik,Y.S.Wong.Anintelligentsystemfordefectidentificationinseamlesstubesusingultrasonicnon-destructivetechnique.ExpertSystemswithApplications.2009,36(3):4513-4523.
[2]M.Alzobaidi,M.Aoti,M.Abdalla,W.Jumma,N.Saeed.Improvingtheaccuracyofultrasonicidentificationofconcretedelaminationwithdeeplearningtechnique.ConstructionandBuildingMaterials.2020,264(15):120903.
[3]MingChen,JingxinWang,YanLi,etal.Defectclassificationofaluminumalloycastingsbasedonconvolutionalneuralnetworkwithsmallsamples.JournalofMaterialsProcessingTechnology,2020,278:109409.
[4]Zhang,J.,Wang,Y.,Li,J.etal.Anovelintelligenthybridensembleclassifierforbearingfaultdiagnosisusinglocalmeandecompositionanddeepbeliefnetwork.SoftComput20,5315–5330(2016).