本文選題：超聲檢測　切入點：降噪　出處：《中國測試》2017年01期

【摘要】：超聲檢測信號中通常包含大量噪聲,而其中材料晶界散射的噪聲是一種相關噪聲。鑒于傳統(tǒng)的方法難以將這種噪聲和缺陷回波信號區(qū)分,提出一種EMD和小波熵閾值聯(lián)合降噪的算法。該算法首先對目標信號進行EMD分解,提取具有噪聲特性的IMF分量進行小波分解,利用含噪系統(tǒng)熵增的特性,在分解各尺度層的細節(jié)部分選用小波熵自適應閾值降噪,然后將剩余分量和降噪處理后的信號進行重構。仿真信號結果表明:該降噪方法(EMD-WET)輸出信號的信噪比(SNR)為7.9 d B、均方根誤差(RMSE)為18.1、相似系數(shù)(NCC)為0.92,優(yōu)于傳統(tǒng)的小波軟、硬閾值方法。對實測信號進行處理,該方法降低信號中的大部分噪聲,更好地還原回波信號的波形。
[Abstract]:Ultrasonic signal usually contains a lot of noise, and the noise of material grain boundary scattering is a kind of correlation noise.Since it is difficult for the traditional method to distinguish the noise from the defective echo signal, a new algorithm of EMD and wavelet entropy threshold de-noising is proposed.Firstly, the target signal is decomposed by EMD, and the IMF component with noise is extracted for wavelet decomposition. The wavelet entropy adaptive threshold is used to reduce the noise in the detail part of the decomposition scale.Then the residual component and the signal after denoising are reconstructed.The simulation results show that the signal-to-noise ratio (SNR) of the output signal is 7.9 dB, the root mean square error (RMSE) is 18.1and the similarity coefficient is 0.92, which is superior to the traditional wavelet soft and hard threshold method.By processing the measured signal, the method reduces most of the noise in the signal and restores the waveform of the echo signal better.
【作者單位】： 華北電力大學(保定)機械工程系;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費項目(2014MS118)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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