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针对铝板中典型缺陷类型，提出基于电磁超声的铝板缺陷识别方法．通过平底孔和圆底孔人丁缺陷模拟实际缺陷，使用电磁超声体波获得多组缺陷回波信号样本，采用小波邻域自适应阈值消噪方法，提升信号信噪比．从时域、频域和时频域提出多种信号特征方法，提取45种信号特征．以基于类内类间距离的类别可分性判据为评价指标，通过序列浮动前向选择算法（SFFS）搜索得到最优特征向量用于缺陷识别．采用κ-折交叉确认方法确定支持向量机分类器的最优参数．试验结果表明，设计的分类器能够有效地识别文中铝板内的平底孔和圆底孔缺陷，识别正确率达到了