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针对工业超声检测过程中缺陷难以准确定性的问题,基于射频回波对缺陷分类中的信号处理等方法进行了研究.分析了射频和检波信号的特点,在对所采集的缺陷信号进行处理的基础上,利用类内、类间距离和可分性测度比较了两类信号的类别可分性,同时采用BP神经网络和RBF神经网络作为分类器,对缺陷信号的小波均方幅值特征进行了学习和识别研究.