本发明公开了一种基于霍普菲尔德神经网络的鸡蛋散黄无损检测方法。包括：通过声卡编程控制磁致伸缩振动发生器宽频扫描，采集鸡蛋振动音频信号并传给计算机进行去噪预处理，利用经验模态分解信号得到本征模函数；通过小波多分辨率分解本征模函数首要分量，对高频分量和低频分量进行阈值处理，实现信号去噪；通过多重信号分类功率谱对振动信号进行分析，放大振动信号差异性，利用主成分分析提取信号特征；输入提取的鸡蛋音频信号特征，通过霍普菲尔德神经网络自适应识别散黄蛋。该方法具有较好的精简性和自适应性，通过扫频式振动鸡蛋可以极大地提高信噪比，增强鸡蛋振动信息，利用霍普菲尔德神经网络自适应识别散黄蛋，检测速度快且准确率高。
声明：
“基于霍普菲尔德神经网络的鸡蛋散黄无损检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1037
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
