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Applications of Ground-Penetrating Radar (GPR) to Detect Hidden Beam Positions

机译：探地雷达（GPR）在探测隐藏波束位置中的应用

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Ground-penetrating radar (GPR) uses electromagnetic waves to investigate the structures. In this investigation method, an electromagnetic wave is transmitted using an antenna and the received signal is recorded. Detection of beam positions in this GPR data requires the skills of a trained human operator. This study utilized a multi-layer neural network to detect beam positions in the GPR data. The visual description and definition of GPR data has major disadvantages and a neural network has been studied to overcome these shortcomings. A set of 32,740 training vectors with a length of 64 data was implemented to train the neural network. A new set of 16,370 testing vectors with a length of 64 data was then prepared to test the performance. Testing results suggest that the neural network is promising methods for the detection of beam positions in the GPR data.
机译：探地雷达（GPR）使用电磁波来研究结构。在该调查方法中，使用天线发送电磁波并记录接收到的信号。在此GPR数据中检测光束位置需要训练有素的操作员的技能。这项研究利用多层神经网络来检测GPR数据中的波束位置。 GPR数据的视觉描述和定义具有主要缺点，并且已经研究了神经网络来克服这些缺点。实施了一组32,740个训练向量，长度为64个数据，以训练神经网络。然后准备了一组新的16370个测试向量，长度为64个数据，以测试性能。测试结果表明，神经网络是检测GPR数据中电子束位置的有前途的方法。

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