本文關(guān)鍵詞：基于分?jǐn)?shù)階微分的Lamb波信號(hào)消噪

  更多相關(guān)文章： 蘭姆波 分?jǐn)?shù)階微分 賽利斯模型 消噪

【摘要】：蘭姆波是超聲無損檢測(cè)的一種常見導(dǎo)波形式,已經(jīng)成為無損評(píng)估的重要工具,而且非常適合于板狀結(jié)構(gòu)的大面積無損檢測(cè)。與傳統(tǒng)的超聲無損檢測(cè)技術(shù)相比具有傳播距離遠(yuǎn)、一次可掃查一條線、檢測(cè)范圍大、快捷、高效等優(yōu)點(diǎn),并且檢測(cè)端的收發(fā)探頭放置于板件的同一側(cè),在各種復(fù)雜的環(huán)境中都可以方便的使用。在實(shí)際檢測(cè)中,由于信號(hào)會(huì)受到不同程度的噪聲干擾,使得接收到的信號(hào)成分變得非常復(fù)雜,給后期的處理帶來誤差,容易造成漏檢甚至勿檢,直接影響無損檢測(cè)的可靠性,所以需要利用有效的方法來降低或去除信號(hào)中的噪聲。本文就蘭姆波消噪方面主要做了如下工作：1、基于分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)消噪：針對(duì)超聲蘭姆波檢測(cè)信號(hào)中易混入噪聲的問題,提出了一種基于分?jǐn)?shù)階微分的去噪方法。利用分?jǐn)?shù)階微分對(duì)含噪信號(hào)的幅值譜進(jìn)行各階分?jǐn)?shù)階微分,通過建立的頻域特征參數(shù)估計(jì)器識(shí)別頻域特征參數(shù),重建原始信號(hào)的幅值譜,最終結(jié)合相位譜信息重構(gòu)超聲蘭姆波時(shí)域波形。仿真結(jié)果表明,本方法可以提高信噪比的同時(shí)有效降低均方誤差和平滑度。可以有效的去除蘭姆波檢測(cè)信號(hào)中混入的白噪聲。2、基于賽利斯模型和分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)消噪：為降低噪聲對(duì)蘭姆波檢測(cè)信號(hào)的影響,增加特征提取的精度,本文提出了一種基于分?jǐn)?shù)階微分和賽利斯分布的去噪方法。首先利用分?jǐn)?shù)階微分對(duì)含噪超聲蘭姆波信號(hào)的幅值譜進(jìn)行各階微分,通過建立的參數(shù)估計(jì)器識(shí)別頻域特征參數(shù)。然后根據(jù)賽利斯分布重建原始信號(hào)的幅值譜,最終結(jié)合相位信息重構(gòu)去噪后的超聲蘭姆波信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法可以有效提高信噪比的同時(shí)降低均方誤差和平滑度。因此,本文提出的方法可以有效的去除蘭姆波檢測(cè)信號(hào)中混入的白噪聲。3、基于賽利斯模型的蘭姆波信號(hào)的提取與重構(gòu)：本文提出了一種基于賽利斯分布的提取與重構(gòu)噪聲信號(hào)中的蘭姆波信號(hào)。首先利用分?jǐn)?shù)階微分對(duì)含噪蘭姆波信號(hào)的幅值譜進(jìn)行各階微分,根據(jù)峰值、中心頻率和微分階次的關(guān)系得到四次多項(xiàng)式。然后依據(jù)此多項(xiàng)式可以得到幅值譜的各項(xiàng)參數(shù)。最終,提取、重構(gòu)出消噪后的蘭姆波信號(hào)。模擬結(jié)果表明,在白噪聲,瞬態(tài)噪聲以及正弦噪聲的情況下,該方法可以有效恢復(fù)蘭姆波信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該方法的有效性。因此,本方法能有效恢復(fù)蘭姆波信號(hào)。
【關(guān)鍵詞】：蘭姆波 分?jǐn)?shù)階微分 賽利斯模型 消噪
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 Lamb波國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 Lamb波消噪方法10-11
• 1.4 論文主要工作及內(nèi)容安排11-14
• 1.4.1 論文主要工作11-12
• 1.4.2 各章節(jié)內(nèi)容安排12-14
• 第二章 Lamb波及其去噪方法14-26
• 2.1 Lamb波簡(jiǎn)介14-18
• 2.1.1 Lamb波概述14-15
• 2.1.2 Lamb波的相速度與群速度15-16
• 2.1.3 Lamb波的固有屬性16
• 2.1.4 單模式Lamb波時(shí)域傳播特性16-18
• 2.2 小波去噪方法18-20
• 2.2.1 小波變換18-19
• 2.2.2 小波去噪方法19-20
• 2.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪方法20-23
• 2.3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解21
• 2.3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪21-23
• 2.4 性能評(píng)價(jià)參數(shù)23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第三章 分?jǐn)?shù)階微積分26-36
• 3.1 分?jǐn)?shù)階微積分概述26-28
• 3.2 分?jǐn)?shù)階微積分的幾種常用定義及其性質(zhì)28-29
• 3.2.1 Grunwald-Letnikov定義28
• 3.2.2 Riemann-Liouville定義28-29
• 3.2.3 Caputo定義29
• 3.2.4 分?jǐn)?shù)階微分的性質(zhì)29
• 3.3 分?jǐn)?shù)階微積分的計(jì)算29-32
• 3.3.1 周期函數(shù)的Fourier級(jí)數(shù)法29-30
• 3.3.2 Grumwald-Letnikov定義的直接計(jì)算法30-31
• 3.3.3 分?jǐn)?shù)階微積分的Fourier變換法31
• 3.3.4 頻域?yàn)V波算法31-32
• 3.3.5 數(shù)字濾波算法32
• 3.4 三種分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)的關(guān)系32-35
• 3.4.1 Grunwald-Letnikov與Riemam-Liouville的比較32-34
• 3.4.2 Grunwald-Letnikov和Caputo的比較34
• 3.4.3 Riemann-Liouville和Caputo的比較34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)消噪36-46
• 4.1 基于分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)消噪方法36-38
• 4.1.1 Grunwald-Letnikov定義36-37
• 4.1.2 頻域特征參數(shù)估計(jì)器的建模37-38
• 4.1.3 蘭姆波頻域去噪38
• 4.2 仿真測(cè)試結(jié)果與分析38-41
• 4.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與分析41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-46
• 第五章 基于賽利斯模型和分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)消噪46-56
• 5.1 基于賽利斯模型和分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)消噪方法46-48
• 5.1.1 賽利斯模型46-47
• 5.1.2 幅值譜特征參數(shù)提取47-48
• 5.1.3 蘭姆波信號(hào)去噪48
• 5.2 仿真測(cè)試結(jié)果與分析48-53
• 5.2.1 蘭姆波信號(hào)去噪49-51
• 5.2.2 去噪性能參數(shù)比較51-52
• 5.2.3 其他類型噪聲52-53
• 5.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與仿真53-54
• 5.4 本章小結(jié)54-56
• 第六章 基于分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)提取與重構(gòu)56-68
• 6.1 基于分?jǐn)?shù)階微分的蘭姆波信號(hào)提取與重構(gòu)方法56-59
• 6.1.1 幅值譜特征參數(shù)提取56-58
• 6.1.2 蘭姆波信號(hào)重構(gòu)58-59
• 6.2 仿真測(cè)試結(jié)果與分析59-65
• 6.2.1 白噪聲59-61
• 6.2.2 暫態(tài)信號(hào)61-63
• 6.2.3 正弦信號(hào)63-65
• 6.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果與分析65-66
• 6.4 本章小結(jié)66-68
• 第七章 總結(jié)與展望68-70
• 7.1 全文總結(jié)68-69
• 7.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文76-77
• 致謝77

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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7 張毅;;非保守動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)Noether對(duì)稱性的攝動(dòng)與絕熱不變量[J];物理學(xué)報(bào);2013年16期

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本文編號(hào)：1001769