基于K-SVD超声渡越时间获取方法研究

在超声回波检测信号中,反映污垢特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没。针对信号稀疏分解中常用匹配追踪分解不够准确的问题,提出基于K-SVD奇异值分解的超声渡越时间获取方法,利用K-SVD训练得到超声回波信号的过完备字典,结合正交匹配追踪进行局部搜索适配原子,以提高信号稀疏分解的速度和准确度。基于Comsol Multipysics仿真软件建立充液污垢管道三维有限元模型,研究了超声回波传播特性规律。将K-SVD算法应用于超声回波仿真信号和换热污垢管道回波检测信号的处理,并与原始小波训练字典进行对比。结果表明：改进的K-SVD字典学习算法能够在提高信号稀疏分解的同时,获得较好的降噪结果和污垢特征信息提取,对超声检测信号的处理具有实际意义。