主成分分析法在脉冲涡流缺陷识别中的应用

主成分分析法在脉冲涡流缺陷识别中的应用
摘要：在钢结构脉冲涡流缺陷识别中，通常采用信号的峰值幅度、过零时间、主峰面积等特征参数对缺陷进行表征。但上述参数相互关联，存在一定的信息冗余，增加了数据分析量及信息筛选难度，进而影响了缺陷识别的效率。针对上述问题，采用主成分分析法对脉冲涡流信号的6个特征参数进行降维处理，构造了一个主成分特征，减少了信息冗余；将上述主成分特征输入Logistic分类器，实现了对钢结构减薄缺陷的准确识别。结果表明：主成分分析法可以在确保缺陷识别准确率的情况下，有效减少分类器处理的数据量，提高缺陷识别效率。

标题：主成分分析法在脉冲涡流缺陷识别中的应用

作者：张旻,陈卫林,李骥,

关键词：主成分分析,脉冲涡流,缺陷识别,Logistic分类,

发表日期：2020年2月

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