基于EMD的微裂縫超聲回波信號(hào)去噪算法

基于EMD的微裂縫超聲回波信號(hào)去噪算法基于EMD的微裂紋超聲回波信號(hào)去噪算法摘要：隨著超聲檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，微裂紋檢測(cè)成為工程領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。然而，超聲回波信號(hào)受到來自各種因素的影響，包括背景噪聲、散射噪聲等。在這項(xiàng)研究中，我們提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的微裂紋超聲回波信號(hào)去噪算法。該算法通過將微裂紋超聲回波信號(hào)分解為多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（IMF），并通過一些濾波策略來提取有用的信息并去除噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法比傳統(tǒng)的去噪方法更有效，能夠提高微裂紋的檢測(cè)性能。關(guān)鍵詞：微裂紋、超聲回波信號(hào)、去噪、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解引言超聲檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)在工程領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，特別是在材料損傷檢測(cè)方面取得了很大的成就。微裂紋作為材料中非常常見的一種損傷，其對(duì)材料的強(qiáng)度和使用壽命產(chǎn)生重要影響。因此，微裂紋的檢測(cè)和評(píng)估對(duì)于確保結(jié)構(gòu)的安全性至關(guān)重要。然而，由于微裂紋的尺寸較小，其對(duì)應(yīng)的超聲回波信號(hào)弱且容易受到各種因素的干擾。其中，背景噪聲和散射噪聲是影響微裂紋檢測(cè)結(jié)果的主要因素之一。因此，如何有效去除這些噪聲成為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確微裂紋檢測(cè)的關(guān)鍵。EMD（EmpiricalModeDecomposition）是一種時(shí)間-頻率分析方法，可以將復(fù)雜的非線性信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。每個(gè)IMF函數(shù)具有不同的頻率和幅度特征，可以表示信號(hào)的不同成分。因此，EMD在信號(hào)分析和處理中得到了廣泛應(yīng)用。方法本研究基于EMD提出了一種微裂紋超聲回波信號(hào)去噪算法。具體步驟如下：步驟1：對(duì)微裂紋超聲回波信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）和一個(gè)最后的殘差項(xiàng)。步驟2：通過計(jì)算每個(gè)IMF的峭度來評(píng)估其頻率分布情況。我們將具有較高峭度的IMF視為包含重要信息的IMF，而具有較低峭度的IMF則被視為噪聲。步驟3：對(duì)于噪聲IMF，使用傳統(tǒng)的濾波算法進(jìn)行去噪處理，如中值濾波或小波閾值去噪。步驟4：重構(gòu)去噪后的IMF和殘差項(xiàng)，得到去噪后的微裂紋超聲回波信號(hào)。實(shí)驗(yàn)與結(jié)果為了驗(yàn)證所提出的算法的效果，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。首先，我們生成了一組包含不同干擾噪聲的微裂紋超聲回波信號(hào)。然后，將這些信號(hào)應(yīng)用于所提出的算法和傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于EMD的去噪算法能夠更好地保留微裂紋信號(hào)的細(xì)節(jié)信息，并有效抑制干擾噪聲。與傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法相比，所提出的算法在保留信號(hào)的重要信息的同時(shí)顯著降低了噪聲水平。此外，通過比較去噪后的信號(hào)與原始信號(hào)的相關(guān)性，我們發(fā)現(xiàn)所提出的算法能夠更好地保持信號(hào)的相似性。討論與結(jié)論本研究提出了一種基于EMD的微裂紋超聲回波信號(hào)去噪算法。通過將信號(hào)分解為多個(gè)IMF，然后根據(jù)其峭度評(píng)估其重要性，我們成功地提取了微裂紋信號(hào)并去除了干擾噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法能夠顯著提高微裂紋的檢測(cè)性能。然而，本研究還存在一些局限性。首先，對(duì)于不同類型的裂紋，其回波信號(hào)可能具有不同的特征，因此所提出的算法需要進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化。其次，本研究?jī)H考慮了一種濾波策略，對(duì)于其他更有效的濾波算法的探索也是值得的?？傮w而言，本研究提出的基于EMD的微裂紋超聲回波信號(hào)去噪算法在提高微裂紋檢測(cè)性能方面具有重要意義。未來的研究可以進(jìn)一步完善該算法，并將其應(yīng)用于實(shí)際微裂紋檢測(cè)中。參考文獻(xiàn)：[1]ZhangL,PengZK,WangL,etal.NoisereductionandwaveletdetectionofECGwaveformsignalbasedonempiricalmodedecomposition[J].Measurement,2017,95:357-365.[2]GaoZ,ZhangY,ZhuY.Applicationoftheempiricalwavelettransformfordenoisinganddetectionofmicro-defectsignals[J].Computers&Structures,2017,185:67-79.[3]RillingG,FlandrinP,Gon?alvèsP.OnEmpiricalModeDecompositionandi