[发明专利]基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法

权利要求书

1.一种基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法，其特征在于，首先利用希尔伯特变换将超声无损检测的射频回波信号转换为解析信号；然后求出解析信号的模糊函数，得到超声信号的模糊域表示；用K-L变换将超声信号的模糊函数映射到新的低维特征空间，对训练集样本的模糊函数进行特征提取，得到新的低维特征空间的正交基向量；最后用矩阵变换求出待识别样本在新的低维特征空间的投影作为特征，用统计识别或神经网络识别方法实现超声信号分类。

2.根据权利要求1所述的基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法，其特征在于所述的用K-L变换将超声信号的模糊函数映射到低维特征空间的步骤为：设x_j⁽ⁱ⁾表示第i类的第j个样本，如果信号x_j⁽ⁱ⁾的长度为N，则其模糊函数是一个N×N维矩阵，将x_j⁽ⁱ⁾的模糊函数矩阵排成一个N²×1的列向量，并用表示，这样就构成了N²维空间的原始特征向量；确定K-L变换产生矩阵后，对N²维空间的原始特征进行K-L变换，就可得到维数较低的新的低维特征空间。

3.根据权利要求1或2所述的基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法，其特征在于所述的用矩阵变换实现待识别样本的特征提取的步骤为：先计算待识别样本的模糊函数，并把模糊函数转换成N²×1维向量，然后进行矩阵变换，其中每个基向量为N²×1维，提取出待识别样本的特征。