超声检测缺陷分类的降噪及特征提取问题研究

针对超声检测回波信号中可能具有噪声干扰并难以剔除的问题,提出了利用“小波降噪”对超声信号进行处理的算法和应用“类别可分性判据”评价特征值的方法,并通过实验进行了验证。首先将小波变换用于超 声信号噪声处理,然后利用类别可分性判据对缺陷信号的特征选择进行评价,最后通过RBF网络对获得的超声检波信号进行缺陷分类以验证这种方法的有效性,实验结果表明：小波降噪算法充分利用了超声回波信号的时域、频域信息,不仅降噪效果明显,而且缺陷定位准确;类别可分性判据对缺陷信号的特征提取也起了定量衡量尺度的作用。     

基于自适应第二代小波的超声回波信号特征识别

文章针对强噪声背景下液压系统压力超声检测回波信号特征识别问题,构造了一种识别该类信号时域特征的自适应第二代小波方法。该方法以第二代小波为基础,以超声回波信号的峭度大小为目标函数,选择每层自适应匹配超声回波信号特征的第二代小波预测器和更新器,利用选择的预测器和更新器对信号进行预测和更新运算;根据每层自适应第二代小波分解的超声回波信号噪声水平,选取自适应匹配超声回波信号噪声特点的降噪阈值,对信号进行降噪和恢复,提取信号时域特征。该方法成功地准确识别出超声回波信号回波至点的时刻和时间间隔特征信息。结果表明,第二代小波自适应阈值方法对强噪声背景下超声回波信号特征的识别效果优于经典小波方法。     

小波分析在超声信号采集消噪中的应用

在使用超声波探伤设备进行探伤过程中,为了抑制噪声信号对缺陷识别和判断带来的影响,采用小波分析的方法,利用Daubechies小波家族的db2做小波函数,借助于小波变换的时-频局部分析特性,对超声波回波信号进行了多分辨率分析.在每一阶设定不同噪声阈值,对输入信号进行噪声去除,并进行信号重建.实验证明,使用该方法能够有效地实现对超声波回波信号的噪声抑制,提高超声波的探伤精度.     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。     

粗晶材料缺陷的超声信号及其小波包分析

采用计算机化超声信号分析系统,对奥氏体不锈钢粗晶材料缺陷的超声回波信号进行采集和加工．结果表明,小波包技术在粗晶材料缺陷超声信号时频特性的表征中具有明显优越性,并能克服裂谱处理技术的缺点．同时发现噪声主要分布在较高或较低频率的位置,而缺陷信号在中间频率段有较大的幅值分布．利用这一特征,可以根据超声信号小波包分解的结果检测到微弱的粗晶材料缺陷信号．     

焊缝超声无损检测中的缺陷智能识别方法

针对焊缝超声无损检测中的缺陷智能化定性识别一直未能很好解决的难题,提出采用小波包变换技术对缺陷回波信号进行降噪和特征值提取,采用基于距离的类别可分性判据和人工神经网络模式识别方法对其进行自动识别和归类,在此基础上开发了基于MATLAB软件的焊缝超声波探伤缺陷智能识别系统,可实现对缺陷回波信号的自动采集、处理及智能化识别和分类.实验表明采用的特征值提取方法以及缺陷定性识别方法是有效的.     

基于小波分形理论的工程车辆时域载荷信号降噪方法

分析了工程车辆传动系零部件的时域载荷信号的噪声特点,提出了一种基于小波和分形理论的信号降噪方法。采用小波方法对实测的时域载荷信号进行了三尺度分解,计算了分解后的各层信号的关联维数,依据关联维数的变化规律判断是否存在噪声。以轮式装载机传动法兰的实测载荷信号为例进行了降噪应用研究。结果表明,提出的小波分形联合降噪方法可以根据信号不同频率段内含有的噪声特点进行降噪处理,解决了在小波阈值降噪中如何有效选择阈值的问题。     

钢索检测信号降噪处理的小波分析

介绍了小波分析的理论基础以及用于含噪信号降噪的基本方法,给出了常用的三种小波函数和尺度函数.作为工程实际应用,我们对某在役斜拉桥拉索的检测数据进行降噪处理,分别用Haar小波、db小波和sym小波进行信号分解,采取默认阈值的方法进行降噪处理,然后重构降噪后的信号.最后指出了小波属性对降噪结果的影响.     

小波变换在地震信号降噪中的应用

为了去除地震信号的噪声,提高其分辨率,本文采用小波分析方法对地震信号进行处理。通过采取合适的小波函数和阚值,对信号进行多尺度分解,取得的降噪效果较为理想。在对地震信号进行降噪的同时,尽可能的还原真实信号,说明小波变化作为一种卓越的数学分析工具,具有较为精确的局部分析能力。     

斜拉索无损检测的小波分析方法

利用Daubechies小波对斜拉桥中主要构件拉索的加速度检测信号进行多尺度分析,根据对断丝索产生畸变的信号特征的分析结果,提出了一种对斜拉索断丝和缺陷进行识别的小波分析方法。     

一种应用于超声无损检测的广谱反卷积技术研究

为了提高复合材料超声无损检测（UNDT）分辨率,提出一种基于小波变换和粒子群算法（PSO）的广谱反卷积新技术.在利用小波变换多分辨率分析能力对超声反射回波信号消噪,并确定超声反射系数位置集的基础上,采用粒子群优化算法求出相应位置反射系数的幅值,从而消除畸变小波的平滑作用,有效改善检测分辨率.同时,该技术还突破传统方法仅适合于超声回波信号为平稳、检测噪声为白色以及先验知识已知的场合应用的局限性.计算机仿真和实验研究表明,与传统反卷积技术相比,该方法能极大地提高超声检测的分辨率,并体现出较强的广谱适应性和鲁棒性.     

基于神经网络的小波域超声信号消噪技术研究

为了提高超声无损检测（UNDT）与无损评价（UNDE）基础数据的信噪比（SNR），提出了一种基于神经网络模式识别理论的小波域超声信号消噪技术.该技术在研究材料内部散射体引起的结构噪声产生机理，以及分析传统裂谱分析(SSP)算法局限性的基础上，利用小波变换方法将原始超声检测信号分解到小波空间，并通过径向基函数（RBF）神经网络所构成的信噪分离器对信号和噪声进行识别、分离来消除噪声，得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明，与传统裂谱分析算法相比，该技术提高了消噪性能的稳定性，增强了湮没材料内部各类散射体散射中的缺陷回波信号能力     

A simple algorithm to calculate the pulsed sound field of a wide-band linear phased array

Ultrasonic testing is an important nondestructivetesting technique. Because of its strong penetrability,simple facility, convenient use and good security, ithas been wildly used in industry and high-technologyfields. But when testing pieces of complex geometrywith a conventional ultrasonic probe, the testing error isgreater and the ability to detect defects decreases be-cause of the diffusion of the sound field. In order to im-prove defect detectability, it is necessary to scan thetesting obje…     

一种小波变换信号处理方法

针对钻井泥浆脉冲信号在复杂环境中传输的问题,建立了复合泥浆信号模型,研究了符合信号特征、基于最低熵的最优小波设计及处理方法．利用该小波对信号进行变换,分析信号、噪声和基线的模极大值传播特性,提出了模极大值平方后与相邻系数相乘且归一化的处理方法,实现噪声去除、基线矫正和脉冲位置检测．该方法在中国石油某油田得到现场应用,处理采集的钻井泥浆信号,检测脉冲位置恢复原始编码数据,可满足随钻测井的要求．     

基于小波变换的水下超声波测距方法研究

通过分析传统的阈值检测法超声波测距的缺点,提出了基于小波变换的水下超声波测距方法.应用数字信号处理技术,设计出基于Hamming窗函数的数字带通滤波器,对采样信号进行数字滤波,构造高斯小波基.介绍了一种将采样信号与小波基做卷积进行小波变换,精确捕捉回波信号到达时刻的超声波水下测距系统.在实验室水池中分别用传统的阈值检测法和基于小波变换的超声波测距法进行了实验测量,并对测量数据进行了比较,验证了基于小波变换的水下超声波测距可以达到更高的测量精度,优于传统的阈值检测法.     

小波包分解在超声检测缺陷回波信号处理中的应用

超声检测过程中,由于缺陷回波是一种含噪瞬态脉冲信号,很难有效地将其与各种噪声“分离”开来。介绍一种基于小波包分解的缺陷回波多尺度空间能量特征提取方法,对焊缝超声回波信号进行了特征提取,并采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。     

基于小波变换的水下超声波测距方法研究

通过分析传统的阈值检测法超声波测距的缺点，提出了基于小波变换的水下超声波测距方法．应用数字信号处理技术，设计出基于Hamming窗函数的数字带通滤波器，对采样信号进行数字滤波．构造高斯小波基．介绍了一种将采样信号与小渡基做卷积进行小波变换，精确捕捉回波信号到达时刻的超声波水下测距系统．在实验室水池中分别用传统的阈值检测法和基于小波变换的超声波测距法进行了实验测量，并对测量数据进行了比较，验证了基于小波变换的水下超声波测距可以达到更高的测量精度．优于传统的阈值检测法．     

研究生论坛--基于超声射频RF信号的脂肪肝分级量化方法研究

采用时域、频域分析方法和模式识别技术基于肝脏超声射频信号,探讨一种新的脂肪肝分级量化方法,尤其针对目前较难鉴别的轻度脂肪肝。选取肝脏部位感兴趣区域内的超声射频信号,然后利用时域和频域分析技术,提取多个特征量,如期望值、低频小波系数均值和小波模极大值均值。并采用BP神经网络进行脂肪肝识别量化。实验结果表明,期望值、低频小波系数均值和小波模极大值可以有效地描述超声射频信号特征,其中正常肝识别率达90.0%,轻度脂肪肝识别率达86.7%,中度脂肪肝识别率达83.3%,重度脂肪肝识别率达90.0%。实验证明超声射频信号在脂肪肝的诊断中是有意义,为计算机辅助诊断脂肪肝提供了一个新的方向。