本发明专利技术提出一种基于自适应阈值正交小波变换超声兰姆波去噪方法。该方法对超声兰姆波信号进行正交小波变换来对信号进行能量归一化处理，以降低信号的自相关性，并利用自适应阈值方法来对超声兰姆波进行去噪处理。具体为：基于自适应阈值正交小波变换的兰姆波去噪方法，该方法包括以下步骤：将含噪声的兰姆波信号x(t)在小波基下展开，进行x(t)的正交小波变换，得到x(t)的正交小波变换系数；然后选择阈值和阈值函数，将x(t)的正交小波变换系数进行阈值量化处理，得到阈值量化后的正交小波变换系数；最后对经过阈值量化后的正交小波变换系数进行重构，获得去噪后的兰姆波信号x’(t)。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无损检测中的超声兰姆波信号处理
，具体涉及一种。
技术介绍
在超声兰姆波检测中，由于兰姆波激发和检验方式灵活，而且能与板材缺陷产生有效的相互作用，并携带大量信息，因此，可以作为板材缺陷检测的有效手段，特别是在大面积板状结构的无损检测中应用更为广泛。超声兰姆波信号典型的非平稳信号，由于环境噪声等因素的影响，实际测得的兰姆波信号常常伴随着干扰信号，直接影响检测的可靠性和精度的准确性，需要对这类非平稳超声兰姆波信号进行去噪处理。从国内外大量的文献可知，人工神经网络(Liu Z Q, Zhang H Y. Artificial netural network and its application in ultrasonic testing, Nondestructive Testing, 2001，23: 221-225)、EMD 方法(Li G, Shi L H, Wang X W. EMD denosing method and its application in Lamb wave detection, Acta Metrologica Sinica, 2006，27: 149-152)和小波变换(Siqueira M H S, Gatts C E N, Silva R R et al. The use of ultrasonic guided waves and wavelets analysis in pipe inspection, Ultrasonics, 2003, 41: 785-798)等都可以对兰姆波进行去噪处理。近年来常用的方法是EMD方法和小波变换。李刚等用EMD方法对超声兰姆波信号进行了去噪处理，虽然 EMD方法不需要基于某一特定函数，能够自适应地根据信号特征来提取数据，但是去噪效果不彻底，保留了很多噪声信号的特征，不能很好地体现原信号，去噪效果不是很理想(Li G, Shi L H, Wang X W. EMD denosing method and its application in Lamb wave detection, Acta Metrologica Sinica, 2006，27: 149-152)。由于小波变换在去噪方面的优点使得其在无损检测领域有了很广泛的应用，Siqueir等采用离散小波变换来处理超声兰姆波实测信号，通过硬阈值方法将小于给定门限值的分解系数设为0，然而该方法虽然去除了噪声，但是消噪效果并不理想，信号仍然含有大量噪声，所以重构信号无法准确体现信号的特征(Siqueira MHS, Gatts CEN, Silva R R et al. The use of ultrasonic guided waves and wavelets analysis in pipe inspection, Ultrasonics, 2003，41: 785-798)。 Lazaro等采用小波变换来去除噪声，通过硬阈值和软阈值的方法分别进行去噪，由于硬阈值和软阈值都有各自的缺点，导致去除噪声之后的信号并不突出 (Lazaro J C, Emeterio J L, Ramos A et al. Influence of thresholding procedures in ultrasonic grain noise reduction using wavelets, Ultrasonics, 2002, 40: 263 - 267)。
技术实现思路
为了克服现有技术的缺点，本专利技术提出一种基于自适应阈值正交小波变换超声兰姆波去噪方法。该方法对超声兰姆波信号进行正交小波变换来对信号进行能量归一化处理，以降低信号的自相关性，并利用自适应阈值方法来对超声兰姆波进行去噪处理。本专利技术的技术方案如下其中为小波基函数，*表示共轭，a是伸缩因子，τ是平移因子，对小波基进行多分辨率分析来构造正交小波基。假设Z(Ji)空间内的子空间序列满足嵌套性，逼近性，二进制伸缩性，平移不变性。这样，我们称子空间序列。，巧为函数空间的一个多分辨为了提高本专利技术方法的性能，将具有去相关性的正交小波变换引入到兰姆波去噪方法中，其结构原理如图1。X{t)为含噪声的兰姆波信号，r(i)为经过正交小波变换后的兰姆波信号，_F(i)为经过自适应阈值之后的兰姆波信号，χ" ( )为去噪后的兰姆波信号。通过正交小波变换以降低兰姆波信号的自相关性。由于正交小波变换是线性变换，故输入信号经过小波变换之后，噪声与信号依然统计独立。将含噪声的兰姆波信号χ ( )在小波基下展开，得到它的正交小波变换系数，选择阈值和阈值函数，将的正交小波变换系数进行阈值量化处理，得到阈值量化后的正交小波变换系数，对经过阈值量化后的正交小波变换系数进行重构，获得去噪后的兰姆波信号χ" ω ο本专利技术的有益效果如下由于超声兰姆波信号中含有噪声且是非平稳信号，利用正交小波变换来去除超声兰姆波信号的自相关性并与自适应阈值去噪法相结合，提出。该方法具有更强的去除噪声能力，信噪比和信噪比增益有了明显的提高， 均方误差有了明显降低，能更好地保留原始信号的细节，比其他方法光滑度更好。附图说明图1 基于正交小波变换自适应阈值兰姆波去噪方法。图2 本专利技术实验所用原始信号。图3 本专利技术实验所用含噪声信号。图4 用软阈值去噪方法去噪后的信号。图5 用EMD方法去噪后的信号。图6 用基于正交小波变换自适应阈值兰姆波去噪方法去噪后的信号。具体实施例方式权利要求1.，其特征在于该方法包括以下步骤a、正交小波变换将含噪声的兰姆波信号ζ( )在小波基下展开，进行含噪声的兰姆波信号的小波变换，得到的正交小波变换系数；b、自适应阈值去噪选择阈值和阈值函数，将正交小波变换系数进行阈值量化处理，得到处理后的正交小波变换系数；C、小波重构对经过阈值量化后的正交小波变换系数进行重构，获得重构后噪声去除的兰姆波信号χ “ ω ο2.根据权利要求1所述的，其特征在于所述步骤b采用如下阈值函数对的正交小波变换系数量化全文摘要本专利技术提出一种基于自适应阈值正交小波变换超声兰姆波去噪方法。该方法对超声兰姆波信号进行正交小波变换来对信号进行能量归一化处理，以降低信号的自相关性，并利用自适应阈值方法来对超声兰姆波进行去噪处理。具体为，该方法包括以下步骤将含噪声的兰姆波信号x(t)在小波基下展开，进行x(t)的正交小波变换，得到x(t)的正交小波变换系数；然后选择阈值和阈值函数，将x(t)的正交小波变换系数进行阈值量化处理，得到阈值量化后的正交小波变换系数；最后对经过阈值量化后的正交小波变换系数进行重构，获得去噪后的兰姆波信号x’(t)。文档编号G01N29/44GK102393423SQ20111029861公开日2012年3月28日 申请日期2011年9月28日 优先权日2011年9月28日专利技术者李静, 陈晓 申请人:南京信息工程大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓，李静，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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