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基于最優(yōu)矩陣的超聲相控陣壓縮感知波束形成

發(fā)布時間:2022-12-23 06:13
  通過分析目前超聲相控陣壓縮感知方法的不足,將最優(yōu)型測量矩陣用于合成超聲相控陣壓縮感知波束。以碳纖維復合材料缺陷信號作為實驗信號,通過優(yōu)化測量矩陣不相干性及自身列獨立性得到最優(yōu)型測量矩陣。結(jié)果表明:最優(yōu)型測量矩陣重構效果優(yōu)于4種常用測量矩陣;通過最優(yōu)型測量矩陣對單陣元壓縮感知信號波束形成得到超聲A掃信號,與直接對A掃信號壓縮感知方法重構效果對比,波束合成方法提高了重構精度,且重構結(jié)果更穩(wěn)定,壓縮率為60%時,重構成功率幾乎為100%,壓縮感知重構B掃圖像峰值信噪比PSNR為43.109 3。 

【文章頁數(shù)】:6 頁

【文章目錄】:
1 壓縮感知基本理論
2 CS波束與最優(yōu)型測量矩陣
    2.1 CS波束形成
    2.2 最優(yōu)型測量矩陣設計
3 實驗與結(jié)果分析
    3.1 超聲相控陣數(shù)據(jù)采集
    3.2 不同測量矩陣重構結(jié)果對比
    3.3 壓縮率選擇
    3.4 不同波束形成的結(jié)果對比
    3.5 圖像重構
4 結(jié)語


【參考文獻】:
期刊論文
[1]相控陣超聲缺陷檢測數(shù)據(jù)壓縮感知[J]. 白志亮,陳世利,賈樂成,曾周末.  聲學學報. 2019(05)
[2]基于最優(yōu)型確定性測量矩陣的振動信號數(shù)據(jù)壓縮采集方法[J]. 郭俊鋒,黨姜婷.  振動與沖擊. 2019(07)
[3]基于貪婪算法的汽輪機葉輪相控陣信號壓縮感知[J]. 白志亮,陳世利,賈樂成,曾周末.  機械工程學報. 2018(18)
[4]大數(shù)據(jù)下機械智能故障診斷的機遇與挑戰(zhàn)[J]. 雷亞國,賈峰,孔德同,林京,邢賽博.  機械工程學報. 2018(05)
[5]基于小波變換的軌道超聲檢測數(shù)據(jù)壓縮研究[J]. 吳卓智,高曉蓉,郭建強.  信息技術. 2016(03)
[6]壓縮傳感在超聲相控陣檢測系統(tǒng)中的應用研究[J]. 楊曉霞,薛彬,靳世久,賈樂成,張昊.  電子測量與儀器學報. 2015(09)
[7]超聲相控陣檢測技術的發(fā)展及應用[J]. 靳世久,楊曉霞,陳世利,黃玉秋,郭薇.  電子測量與儀器學報. 2014(09)
[8]A350的復合材料構件制造[J]. 吳志恩.  航空制造技術. 2013(13)
[9]可壓縮傳感重構算法與近似QR分解[J]. 傅迎華.  計算機應用. 2008(09)
[10]用于管道環(huán)焊縫缺陷檢測的超聲相控陣系統(tǒng)[J]. 詹湘琳,李健,張宇,陳世利,曾周末,靳世久.  儀器儀表學報. 2006(S2)

博士論文
[1]超聲相控陣油氣管道環(huán)焊縫缺陷檢測技術的研究[D]. 詹湘琳.天津大學 2007



本文編號:3724879

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