本文關(guān)鍵詞：基于EMD-SVM的光學(xué)元件中頻誤差識別

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【摘要】：為了提高光學(xué)元件中頻誤差的識別精度,提出一種經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和支持向量機的光學(xué)元件中頻誤差識別模型(EMD-SVM)。首先采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對光學(xué)元件表面的原始誤差信呈進(jìn)行分解,得到一組固有模態(tài)函數(shù);然后采用固有模態(tài)函數(shù)和殘差之和構(gòu)建特征子集,并采用支持向量機建立光學(xué)元件中頻誤差識別模型;最后對模型性能進(jìn)行了驗證性測試。實驗結(jié)果表明,EMD-SVM可以準(zhǔn)確識別分布于光學(xué)元件表面的中頻誤差,提高了中頻誤差辨識的精度,可以滿足光學(xué)元件質(zhì)量檢測的識別精度要求。
【作者單位】： 成都工業(yè)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 光學(xué)元件 中頻誤差識別 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 支持向量機
【基金】：四川省教育科學(xué)十二五規(guī)劃重點課題(2015A047)
【分類號】：TH74
【正文快照】： 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,精密光學(xué)元件在航空、國防、民用等領(lǐng)域取得不錯的應(yīng)用,同時人們對精密光學(xué)元件表面質(zhì)量要求日益提高[1,2]。中頻誤差易導(dǎo)致光學(xué)元件的絲狀破壞,使表面質(zhì)量大幅度下降,因此對光學(xué)元件中頻誤差進(jìn)行建模與識別,提高光學(xué)元件質(zhì)量成為當(dāng)前有待解決的一個重大課

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4 鄭婉U，

本文編號：803144