基于机器学习的声发射信号处理算法研究

本书共5章，介绍了声发射信号处理方法、研究现状，结合人工智能发展探讨了机器学习在声发射信号消噪和识别中的应用，研究了K-means聚类算法与小波分析对声发射信号进行去噪的方法，以及小波分析提取声发射信号特征的方法，并利用人工神经网络对声发射信号特征进行分类识别以确定声发射信号的类型。本书介绍了部分人工智能前沿动态，适合声发射信号处理、人工智能方向的研究人员阅读，也可作为相关专业研究生的参考资料。

这是一本探讨声发射信号处理技术、研究现状，并结合人工智能发展探讨了机器学习在声发射信号消噪和识别中的应用的专著。书中详细阐述了声发射信号采集，基于K-means聚类算法与小波分析的声发射信号去噪，以及基于小波分析与BP神经网络的声发射信号特征提取与识别等关键技术。 书中首先介绍了人工智能前沿动态，包括人工智能的发展历程、人工神经网络的理论基础，以及人工智能在声发射信号处理中的应用。然后，书中深入探讨了机器学习在声发射信号处理中的应用与意义，包括声发射信号的消噪、特征提取以及源类型识别等方面。 书中详细介绍了冷凝水声发射信号的采集方法，以及其他噪声声发射源分析。这些方法为储油罐的声发射检测提供了重要的技术支持。此外，书中还详细阐述了小波变换基本理论，基于K-means聚类算法的小波系数分类方法，以及小波阈值去噪方法研究等内容。 书中还详细介绍了BP神经网络原理与结构，RBF神经网络原理与结构，以及小波分析在声发射信号特征提取中的应用等内容。这些内容对于理解声发射信号的特征提取和模式识别具有重要意义。 书中还探讨了声发射检测技术，储油罐安全状态快速检测重要性，以及参数分析法和模式识