基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪

发布时间：2018-05-18 02:28

  本文选题：兰姆波 + 分数阶微分　； 参考：《物理学报》2014年18期

【摘要】：为降低噪声对超声兰姆波检测信号的影响,提高信噪比和增加特征提取的精度,提出了一种赛利斯模型下分数阶微分方法用于超声兰姆波信号去噪.该方法对含噪声的兰姆波信号幅值谱进行各阶分数微分,用赛利斯分布作为待处幅值谱的模型,提出了幅值谱分数阶微分最大值和过零点与微分阶数的拟合三次关系式,建立了幅值谱特征参数的计算式来提取特征参数和重建原始信号的幅值谱,并结合相位谱重构去噪后的兰姆波信号.仿真结果表明,该方法可以有效地提高兰姆波信号甚至微弱兰姆波信号的信噪比,同时降低均方误差和平滑度.实验结果显示,与小波去噪和集合经验模态去噪方法相比,该方法在没有信号先验知识的情况下,可以更有效地去除兰姆波信号的噪声,同时更好地保留主信号的细节特征.因此,本文提出的方法可以有效地去除兰姆波检测信号中混入的噪声.
[Abstract]:In order to reduce the influence of noise on ultrasonic Lamb wave signal, improve the signal-to-noise ratio (SNR) and increase the accuracy of feature extraction, a fractional differential method based on Celis model is proposed for ultrasonic Lamb wave signal denoising. In this method, the amplitude spectrum of Lamb wave signal with noise is obtained by fractional differential of every order. By using the Selis distribution as the model of amplitude spectrum, a fitting cubic relation between the fractional differential maximum of amplitude spectrum and the zero crossing point and the differential order is proposed. The calculation formula of amplitude spectrum characteristic parameters is established to extract the characteristic parameters and reconstruct the amplitude spectrum of the original signal, and combined with the phase spectrum to reconstruct the de-noised Lamb wave signal. Simulation results show that the proposed method can effectively improve the signal-to-noise ratio (SNR) of Lamb wave signal and even weak Lamb wave signal, and reduce the mean square error and smoothness at the same time. The experimental results show that compared with wavelet denoising and set empirical mode denoising, this method can remove the noise of Lamb wave signal more effectively without prior knowledge of signal, and retain the details of the main signal better. Therefore, the method proposed in this paper can effectively remove the mixed noise in the Lamb wave detection signal.
【作者单位】： 南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室;南京信息工程大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:10904073) 江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程资助项目资助的课题~~
【分类号】：TN911.4

【参考文献】

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【共引文献】

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