应用卷积神经网络模型的超声特征信号提取算法

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摘 要: 飞行时间差是时差法超声波流量计的关键参数,决定表具的计量精度。该文采用卷积神经网络对超声回波信号进行特征提取,提取的特征用来回归预测飞行时间差。超声回波信号作为模型的输入层,中间层为提高模型性能,加速训练,使用五层卷积层、五层池化层及RELU 激活函数提取信号特征,输出层回归预测飞行时间差,提高对时间差估计的精度。(剩余1192字)

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