基于小波包变换和自适应滤波的超声信号去噪

发布时间：2018-01-13 01:23

  本文关键词：基于小波包变换和自适应滤波的超声信号去噪　出处：《中国测试》2014年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为解决传统小波去噪方法因阈值设置问题或不能保留信号高频部分致使去噪效果不明显的问题,提出一种基于小波变换的自适应去噪方法,即先将信号进行小波包分解,然后对各分量信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。实验表明:该方法有良好的超声信号去噪效果,为缺陷的分类和定量测量打下基础。
[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.
【作者单位】： 军械工程学院无人机工程系;
【分类号】：TN911.4
【正文快照】： 0引言在超声波无损检测领域,因传输介质的不均匀等因素导致有用信号与高噪声信号迭加在一起,缺陷信号被噪声污染甚至湮没,直接从噪声中区分缺陷信号十分困难[1]。超声检测信号中电噪声不是平稳的白噪声,其幅度和相位均是随机的,各次测量所得结果互不相关,且待分析的信号中还可

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1416848