摘要
采用人工神经网络方法处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的噪音信号(即"毛刺"现象),依据局部脉冲噪声的分布特征,利用人工神经网络进行噪声检测并实现噪声滤除。结果表明,利用人工神经网络处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的"毛刺"现象效果理想,能很好的去除噪音,使不可用信号成为可用信号。
ANN （Artificial Neural Networks） is used to process the noise signals （that is ＂burr＂ phenomena） while collecting stress wave data during impact drilling. Based on the distribution characteristics of local impulse noise, the ndise can be detected and removed by ANN. Results show that the ＂burr＂ phenomena occurred during stress wave date collection can be processed ideally, with noises removed, some useless signals becoming useful.
出处
《矿冶工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期5-9,共5页
Mining and Metallurgical Engineering
基金
中国博士后科学基金资助项目:岩石冲击破碎的随机性研究(20070420426)
关键词
人工神经网络
噪音信号
数据处理
冲击凿岩
artificial neural networks （ANN）
noise signal
data collecting
data processing
impact drilling
