一種基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法，該方法克服現(xiàn)有技術的缺點，提高消噪后信號的信噪比。該方法對含噪聲的蘭姆波信號幅值譜進行各階分數(shù)微分，用賽利斯分布作為待處幅值譜的模型，提出了賽利斯模型幅值譜分數(shù)階微分最大值和過零點與微分階數(shù)的三次關系式，建立了幅值譜特征參數(shù)的計算式來提取特征參數(shù)和重建原始信號的幅值譜，并結合相位譜重構去噪后蘭姆波信號。
【專利說明】一種基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法
【技術領域】:
[0001]本發(fā)明涉及無損檢測中的超聲蘭姆波信號處理【技術領域】，具體涉及一種基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法。
【背景技術】:
[0002]在超聲蘭姆波檢測中，由于蘭姆波激發(fā)和檢驗方式靈活，而且能與板材缺陷產(chǎn)生有效的相互作用，并攜帶大量信息，因此，可以作為板材缺陷檢測的有效手段，特別是在大面積板狀結構的無損檢測中應用更為廣泛。超聲蘭姆波信號典型的非平穩(wěn)信號，在實際檢測中，由于信號會受到不同程度的噪聲干擾，使得接收到的信號成分變得非常復雜，給后期的處理帶來誤差，直接影響檢測的可靠性和精度的準確性，需要對這類非平穩(wěn)超聲蘭姆波信號進行消噪處理，從含噪聲的蘭姆波信號中恢復原始的蘭姆波信號。
[0003]從國內(nèi)外大量的文獻可知，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(LiuZQ, ZhangHY.Artificialneturalnetworkanditsapplicationinultrasonictesting,NondestructiveTesting，2001, 23:221-225)、EMD 方法(LiG，ShiLHj WangXW.EMDdenosingmethodandits applicationinLambwavedetection, ActaMetrologicaSinicaj 2006，27:149-152)和小波變換(SiqueiraMHS，GattsCENjSilvaRRetal.Theuseofultrasonic guidedwavesandwaveletsanalysis inpipe inspect ion, Ultrasonics, 2003，41:785-798)等都可以對蘭姆波進行消噪處理。近年來常用的方法是EMD方法和小波變換。李剛等用EMD方法對超聲蘭姆波信號進行了消噪處理，雖然EMD方法不需要基于某一特定函數(shù)，能夠自適應地根據(jù)信號特征來提取數(shù)據(jù)，但是消噪效果不徹底，保留了很多噪聲信號的特征，不能很好地體現(xiàn)原信號，消噪效果不是很理想(LiG, ShiLHj WangXW.EMD denosingmethodanditsappIicationinLambwavedetection, ActaMetrologica Sinicaj 2006，27:149-152)。由于小波變換在消噪方面的優(yōu)點使得其在無損檢測領域有了很廣泛的應用，Siqueir等釆用離散小波變換來處理超聲蘭姆波實測信號，通過硬閾值方法將小于給定門限值的分解系數(shù)設為0，然而該方法雖然去除了噪聲，但是消噪效果并不理想，信號仍然含有大量噪聲，所以重構信號無法準確體現(xiàn)信號的特征(SiqueiraMH Sj GattsCENj SilvaRRetal.Theuseofultrasonicguidedwavesandwavelets analysisinpipeinspection, Ultrasonics, 2003，41:785-798)。Lazaro 等米用小波變換來去除噪聲，通過硬閾值和軟閾值的方法分別進行消噪，由于硬閾值和軟閾值都有各自的缺點，導致去除噪聲之后的信號并不突出(LazaroJC，EmeterioJLj RamosAetal.1nfluenceofthresholdingproceduresinultrasonicgrainnoisereductionusing wavelets,Ultrasonics, 2002，40:263 - 267)。Chen等將鄰域系數(shù)作為最優(yōu)的解決方案提出了一種冗余的二代小波變換，改善信噪比的同時降低了均方誤差[Xuefeng，Xiang Li，ShibinWangj ZhiboYang，BinqiangChenjandZhengjiaHe.CompositeDamage DetectionBasedonRedundantSecond-GenerationWaveIetTransformandFractal DimensionTomographyAlgorithmofLambWave.1EEETransactionsonInstrumentation andMeasurement，vol.62，Issue.5，2013，p.1354-1363]。Matz等對基于小波變換的離散小波、離散穩(wěn)定小波以及小波包的三種消噪方法進行了對比研究，實驗結果表明小波包消噪方法表現(xiàn)最好，在初始噪聲振幅為被選信號最大振幅的5%時，可以將信號的信噪比提高15至40dB ;小波閥值消噪與經(jīng)驗模態(tài)分解消噪各有優(yōu)缺點，前者比較適合信噪比較高的情況，而后者消噪后的噪聲干擾仍然比較大[V., SmidR., StarmanS., Kreidl M.Signal-to-noiseratioenhancementbasedonwaveIetfilteringinultrasonic testing.Ultrasonics, vol.49, IssuelO, 2009, p.752-759]。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0004]為了克服現(xiàn)有技術的缺點，提高去噪后信號的信噪比，本發(fā)明給出了一種基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法。該方法對含噪聲的蘭姆波信號幅值譜進行各階分數(shù)微分，用賽利斯分布作為待處幅值譜的模型，提出了賽利斯模型幅值譜分數(shù)階微分最大值和過零點與微分階數(shù)的三次關系式，建立了幅值譜特征參數(shù)的計算式來提取特征參數(shù)和重建原始信號的幅值譜，并結合相位譜重構去噪后蘭姆波信號。
[0005]本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是:
[0006]本發(fā)明的方法包括如下步驟:
[0007](I)蘭姆 波信號的傅里葉變換
[0008](2)計算幅值譜的分數(shù)階微分
[0009](3)計算賽利斯模型幅值譜分數(shù)階微分最大值和過零點與微分階次的多項式系數(shù)
[0010](4)計算幅值譜參數(shù)
[0011](5)基于賽利斯模型計算去噪后的幅值譜
[0012](6)用傅里葉逆變換計算去噪后的蘭姆波信號
[0013]其中，
[0014]步驟(3)中賽利斯模型幅值譜分數(shù)階微分最大值Fmax(V)和Ftl(V)與微分階次V的關系用三次多項式表示，其表達式為:
[0015]Fmax(V) = (I3Vid2Vi^d1 v+d0
[0016]F0(V) = cgv^cav^c^+co
[0017]其中，c。，C1, c2，C3和屯，C^d2, d3是三次多項式的系數(shù)，根據(jù)步驟(2)求得的數(shù)據(jù)用最小二乘法擬合可以得到這些系數(shù)的值。
[0018]步驟(4)中按如下公式計算幅值譜參數(shù)
[0019]根據(jù)步驟(3)中求得的C。, C1, C2, C3和dQ, (I1, d2, d3計算幅值譜的峰高A、峰寬σ和峰位置μ，如下式:
【權利要求】
1.一種基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法，該方法包括如下步驟: (1)蘭姆波信號的傅里葉變換 (2)計算幅值譜的分數(shù)階微分 (3)計算賽利斯模型幅值譜分數(shù)階微分最大值和過零點與微分階次的多項式系數(shù) (4)計算幅值譜參數(shù) (5)基于賽利斯模型計算去噪后的幅值譜 (6)用傅里葉逆變換計算去噪后的蘭姆波信號 其中， 步驟(3)中賽利斯模型幅值譜分數(shù)階微分最大值Fmax (V)和Ftl (V)與微分階次V的關系用三次多項式表示，其表達式為:
Fmax (V) = d3v3+d2v2+d1v+d0
F0 (V) = cgv^cav^c^+co 其中，C(l，C1, c2, C3和‘ Cl1, d2, d3是三次多項式的系數(shù)，根據(jù)步驟⑵求得的數(shù)據(jù)用最小二乘法擬合得到這些系數(shù)的值； 步驟(4)中按如下公式計算幅值譜參數(shù) 根據(jù)步驟(3)中求得的Cci, C1, C2, C3和(Itl, (I1, d2, d3計算幅值譜的峰高A、峰寬σ和峰位置μ，如下式:
【文檔編號】G06F19/00GK103971012SQ201410214807
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月20日 優(yōu)先權日:2014年5月20日
【發(fā)明者】陳曉, 汪陳龍 申請人:南京信息工程大學