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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.4
- 수록면
- 304 - 309 (6page)
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In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification
method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is
used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature
extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance
classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is
performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the
signal pattern recognition of natural flaws.
method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is
used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature
extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance
classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is
performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the
signal pattern recognition of natural flaws.
목차
Abstract
1. 서론
2. 신호형상분류 및 특징변수 추출
3. 실험장치
4. 실험결과 해석
5. 결론
후기
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