基于梯度阈值的太赫兹时域信号自适应稀疏算法

胶接结构广泛应用于航空航天等国防领域,但在工艺制作及使用过程可能会产生胶接界面脱粘缺陷和损伤,由于太赫兹无损检测技术对非金属材料良好的穿透性能,已被广泛应用于复合材料的无损检测中,太赫兹无损检测技术在多层胶接结构样件胶层内部缺陷的无损检测方面具有较大优势。利用反射式太赫兹时域光谱系统检测多层胶接结构样件,得到的具有样件内部材料信息的太赫兹时域信号,但信号中还包含了大量的冗余特征和噪声等无效信息,这些无效信息大大降低了信号处理和分析效率。针对这一问题,文中提出了基于二阶梯度法提取太赫兹时域信号有效特征,以飞行时间误差为限制条件基于信号的时域特征自适应确定阈值,稀疏太赫兹时域信号,减少信号中冗余无效信息,实现太赫兹时域信号的有效压缩。然后,通过二值化图像分割识别多高斯恢复信号和太赫兹时域光谱系统检测信号的太赫兹图像缺陷区域。最后,制备具有脱粘缺陷的多层胶接结构样件,开展太赫兹无损检测实验。结果表明：文中算法的数据压缩率达到了81%,相比传统压缩算法离散余弦变换提高了59%,相比主成分分析算法提高了75%,相比K-SVD字典学习算法提高了26%,缩短了约80%的数据计算时间,减小了约95%数...