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小波分析方法在超声信号检测、处理及识别中的原理与应用

张旸  
【摘要】: 本文从信号处理的角度对超声检测系统进行模型化,分析了超声在检测材料中与介质相互作用共同形成的声场特性,及其对超声回波信号处理所引出的问题。重点依据小波分析理论,对适用于超声检测信号处理的一些方法进行了研究。 1.从超声回波信号在材料检测中特性出发,对粗晶材料的超声回波声场进行了模型分析,在合理的假设前提下,对信号统计特性进行推导;在小波多尺度分析处理结构中,结合实际应用中粗晶材料特性,将不同距离的粗晶散射噪声模型模型化为时间域的分段稳态类高斯过程,采用统计信号处理中自适应提取统计突变点算法,对超声检测粗晶材料的回波信号进行参数估计和去噪应用:同时,将在小波域中去噪的传统门限分尺度估计抑噪进一步演变,成为每一尺度下根据分段稳态类高斯过程统计特性独立估算门限,并对抑制噪声后信号进行重构。 2.提出与超声检测图像的小波统计域去噪和多尺度边缘提取相结合的缺陷识别方法。在分析目前存在的多种分析模型基础上,根据一种尺度-空间分析中广泛使用的图像小波分解系数概率模型,结合门限和经典维纳估计方法,抑制噪声;然后通过对不同种类的信号在多尺度分析中的不同动态特性,提取表示缺陷特征的图像信号。


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