Detection of moisture content in logs using multi-parameter GPR signal analysis and neural network models
Detection of moisture content in logs using multi-parameter GPR signal analysis and neural network models
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使用多参数探地雷达信号分析和神经网络模型检测原木中的水分含量
DOI：
10.1515/hf-2022-0161
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发表时间：
2023-02
期刊：
影响因子：
2.4
通讯作者：
Huadong Xu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
JiaXing Guo;Peng Wang;Ruixia Qin;Liming Zhao;Xu Tang;Jianyong Zeng;Huadong Xu
摘要针对探地雷达(GPR)信号无损检测原木(尤其是小直径木材)含水率精度较低的问题，对直径10~15 cm的云杉、水曲柳和白桦原木的含水率进行了检测。
Abstract To address the low accuracy of non-destructive detection of moisture content (MC) of logs (especially in small diameters) by ground penetrating radar (GPR) signals, the MC of 10–15 cm diameter spruce, Manchurian ash, and white birch logs were pre
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