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时间:2020-03-25
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1、电磁超声检测信号的小波自适应阈值降噪研究陈鹏。等电磁超声检测信号的小波自适应阈值降噪研究StudyonWaveIetAdaptiVeThresholdDe-noisingforEIectromagneticAcOusticDetectiOnSignals障鹏李圈纠姜金罄绳富(军械工程学院电气工程系,河北石家庄05(x)03)摘要:针对电磁超声检测信号中通常混有大量噪声干扰,使用小波软硬阈值降噪后信号存在震荡失真、细节丢失等问题.构造了一种新的自适应阈值函数。该自适应阈值函数处处连续且高阶可微。试验结果表明,对电磁超声检测信号进行
2、小波自适应阅值处理,不但可以保护信号的细微特征不被消除,防止信号震荡,增强光滑性;而且还能减小均方误差和失真,提高信噪比,从而提升电磁超声检测的可靠性和准确性。关键词:电磁超声小波降噪自适应阈值函数均方误差(MsE)信噪比(sNR)中图分类号:TGll5+.28文献标志码:AAbstract:U8ually-山ere眦alafge帅ountofnoi∞inted.e陀nceexistingintIIedetectionsignalsofelectroma鼍即eticacoustic【EMA)-t}lepmbIe咖,e.g.osc
3、illationdistortion.detajlIo明-etc..眦yexi毗intllesignaIstIIatde·noi鸵dbywavelet80ft.hardth他shold.Ino—erto∞lVet}le8epmblems。a∞w辩madapfive£h瑚holdfunctioni8∞tablished.11lisfuncti叩i8continuo璐eye州here蚰dal∞higher_0rderdi如rentiable.neexperimental他sIlltsshow山attlleEMAdet∞tionsi印
4、alsproce雠dbywavelet跎*adaptivetII陀shold,t}Iedetailfeatu陀smnotremoved。andtlIeo∞iuationof8ignaIsi8avoided。tlIe8mootIIne铀ofsi缈alsi8enhanced-theme蚰ssqua陀e肿r蚰ddi8to^iona陀dec陀a鸵dwhilethesi鲫alnoi∞mtioisi眦陀a鸵d.t}IuBtIIe陀liability柚dcor陀ctne8sofEMAdetection眦elevated.Keywords:EI
5、ectmmagrIeticacoustjcwaveletde-noi8ingsem8daptive7n玳8holdfunctionMe蛐squa陀emr(MsE)signaltonoi髓mtio(sNR)O引言在电磁超声检测研究中,检测信号由于噪声(包含很多尖峰或突变状的非平稳成分)的叠加可视为非稳态信号。由于电磁超声换能效率较低,而对噪声的敏感度较高,往往导致检测信号中有用信号幅值比较微弱,被大量来自于空间、激励磁场和被测导体等方面的噪声和干扰所淹没¨‘21。因此.在接收到检测信号后须对其进行降噪处理,还原信号真实特征,确定缺
6、陷信息。由于小波分析能同时在时域和频域中对信号进行分析,且具有自动变焦功能,即在频率域内分辨率高时,时间域内响应分辨率较低;在频率域内分辨率较低时,时间域内响应分辨率较高。因此,它能有效区分信号中的突变部分和噪声,以实现信号的去噪,适用于对电磁超声检测信号的降噪处理。修改槁收到日期:20Il一∞一02。第一作者陈鸡(1968一).男.1990年毕业于西安交通大学电机专业.获学士学位.副教授;主要从事电磁超声检测和故障诊断方面的研览工作。《自动化仪表》第33卷第8期加12年8月1小波阈值降噪一个含噪的长度为Ⅳ的一维数字信号模型可表
7、示为:s(n)=以凡)+’78(n)n=l,2,⋯,J『、r(1)式中:s(n)为含噪信号以忍)为不含噪声的原始信号;F(n)为噪声信号;叼为噪声信号的强度。降噪即从含噪信号中得到原始信号的一个逼近信号,(n),使得在某种误差估计下,(凡)是以凡)的最优逼近。八n)的离散小波变换表达为:吲m)杀弘峨机(字)山(2)式中:彤L(_『,后)为小波系数。小波系数的多尺度分解算法可描述为‘31:旷:+‘=∑JIl(,I一2矗),:{4(3)【彤乃(.,,屉)=∑g(n一2后),:式中:^和g分别为尺度函数与小波函数对应的低通和高通滤波器
8、,:为尺度系数。相应的重构公式为¨]:,:=军『l(,I一2七)/∥+;g(n一2知V∥(4)9电磁超声检测信号的小波自适应阈值降噪研究陈鹏。等小波变换是一种线性变换,所以含噪信号的小波变换等于原始信号的小波变换与噪声信号的小波变换之和。基于此,Donoho所提
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