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基于霍普菲爾德神經網絡的雞蛋散黃無損檢測方法

991   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:57:53
本發明公開了一種基于霍普菲爾德神經網絡的雞蛋散黃無損檢測方法。包括：通過聲卡編程控制磁致伸縮振動發生器寬頻掃描，采集雞蛋振動音頻信號并傳給計算機進行去噪預處理，利用經驗模態分解信號得到本征模函數；通過小波多分辨率分解本征模函數首要分量，對高頻分量和低頻分量進行閾值處理，實現信號去噪；通過多重信號分類功率譜對振動信號進行分析，放大振動信號差異性，利用主成分分析提取信號特征；輸入提取的雞蛋音頻信號特征，通過霍普菲爾德神經網絡自適應識別散黃蛋。該方法具有較好的精簡性和自適應性，通過掃頻式振動雞蛋可以極大地提高信噪比，增強雞蛋振動信息，利用霍普菲爾德神經網絡自適應識別散黃蛋，檢測速度快且準確率高。
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聲明：
“基于霍普菲爾德神經網絡的雞蛋散黃無損檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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