本文關(guān)鍵詞：基于小波包變換和自適應(yīng)濾波的超聲信號(hào)去噪　出處：《中國(guó)測(cè)試》2014年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 小波包 自適應(yīng)濾波 超聲無(wú)損檢測(cè) 去噪

【摘要】：為解決傳統(tǒng)小波去噪方法因閾值設(shè)置問(wèn)題或不能保留信號(hào)高頻部分致使去噪效果不明顯的問(wèn)題,提出一種基于小波變換的自適應(yīng)去噪方法,即先將信號(hào)進(jìn)行小波包分解,然后對(duì)各分量信號(hào)分別選用不同的濾波參數(shù),進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理。實(shí)驗(yàn)表明:該方法有良好的超聲信號(hào)去噪效果,為缺陷的分類和定量測(cè)量打下基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional wavelet denoising method is not obvious due to the threshold setting problem or the high frequency part of the signal can not be retained, an adaptive denoising method based on wavelet transform is proposed. Firstly, the signal is decomposed by wavelet packet, and then the different filter parameters are selected for each component signal. The experiment shows that the method has good denoising effect for ultrasonic signal. It lays the foundation for the classification and quantitative measurement of defects.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院無(wú)人機(jī)工程系;
【分類號(hào)】：TN911.4
【正文快照】： 0引言在超聲波無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域,因傳輸介質(zhì)的不均勻等因素導(dǎo)致有用信號(hào)與高噪聲信號(hào)迭加在一起,缺陷信號(hào)被噪聲污染甚至湮沒(méi),直接從噪聲中區(qū)分缺陷信號(hào)十分困難[1]。超聲檢測(cè)信號(hào)中電噪聲不是平穩(wěn)的白噪聲,其幅度和相位均是隨機(jī)的,各次測(cè)量所得結(jié)果互不相關(guān),且待分析的信號(hào)中還可

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1416848