基于经验模式分解的超声信号去噪算法

发布时间：2017-10-13 08:04

  本文关键词：基于经验模式分解的超声信号去噪算法

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【摘要】：针对煤矿机械关键零部件超声检测时受到煤矿现场非线性、非平稳噪声干扰的问题,研究了超声信号的自适应去噪方法,将超声信号分解成独立的IMF分量,并得到各IMF分量的频谱,选择与探头中心频率相近的各IMF进行重构,提高了信噪比。
【作者单位】： 西安科技大学机械工程学院;长安大学高速公路施工机械陕西省重点实验室;西安科技大学理学院;
【关键词】： 煤矿机械 经验模式分解 超声检测 频谱
【基金】：国家自然科学基金项目(51074121) 中国博士后科学基金项目(2015M572653XB) 陕西省教育厅专项科学研究计划项目(15JK1455) 长安大学高速公路施工机械陕西省重点实验室开放基金项目(310825161124) 西安科技大学博士启动金项目(2014QDJ003)和培育基金项目(201332)
【分类号】：TD40;TB553
【正文快照】： 0引言在对煤矿机械关键零部件进行超声检测时,易受到煤矿现场非平稳噪声的干扰,再加上超声波与材料微结构的相互作用,导致了接收信号的非线性和非平稳性,使回波信号质量下降,影响缺陷的评价,因此有必要研究超声信号的降噪算法。许多方法被用于超声信号的去噪处理,如稀疏分解、

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本文编号：1023711