Page 70 - 无损检测2023年第四期

程树云, 等:

SSA 降噪算法在超声检测中的应用

图4 仿真信号的降噪结果

图5 加噪仿真信号与重构信号的时频图

从时频图中可以直观地看出, 加噪信号中存在 3 加噪超声信号处理
较多的噪声成分, 小波软阈值、 小波硬阈值、 EMD 滤
波和稀疏分解重构的去噪方法去除了大部分的高频 笔者在超声检测中采集到一段经过汉宁窗调制

噪声信号, 但仍然保留了部分低频噪声信号。由图 的干净的超声波, 采样频率为 100 MHz , 其原始超
5还可见, 在 EMD 滤波方法中的时频脊线的高频段 声信号如图6所示, 对该信号加入不同信噪比的高
出现了一定程度的丢失, 稀疏分解重构降噪方法中 斯白噪声来模拟背景噪声, 测试各种降噪方法的性
的时频脊线出现了一定程度的弯曲畸变; 而 SSA 降 能指标。
噪方法在去除了几乎所有噪声信号的前提下, 最大 当对原始超声信号加入信噪比为5dB的高斯白

程度地保留了原始信号的结构特征。 噪声时, 加噪信号和不同方法的降噪结果如图7所示。

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2023年 第45卷 第4期
无损检测