Page 71 - 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6 原始超声信号

图8 加噪超声信号( 0dB ) 和不同方法的降噪结果

图7 加噪超声信号( 5dB ) 和不同方法的降噪结果

当对原始超声信号加入信噪比为0dB的高斯白
噪声时, 加噪信号和不同方法的降噪结果如图8所示。
当对原始超声信号加入信噪比为 -5dB 的高

斯白噪声时, 加噪信号和不同方法的降噪结果如
图9所示, 不同加噪情况下重构信号的指标评价结

/ / ) 如表2所示。
果( S NR R MSE C orr
根据重构信号和评价指标可以看出, 对加入低
信噪比高斯白噪声的超声信号进行降噪时, 小波阈
值去噪和 EMD 滤波方法重构的波形信号出现了一
定程度的畸变, 稀疏分解重构信号的幅值相较于原
始信号出现了一定程度的失真, 而 SSA 降噪方法的

重构信号与原始信号最为逼近, 且信噪比有明显的
改善。

图9 加噪超声信号( -5dB ) 和不同方法的降噪结果
4 真实含噪超声信号处理
统中, 使用示波器采集一段含噪超声信号 ( 见图
为了测试 SSA 方法对真实含噪超声信号的降 10 ), 对该含噪信号进行降噪试验, 所采用的非线性
噪能力, 在 RAM-5000SNAP型非线性超声测试系 测试系统实物如图11所示, 不同算法对真实含噪超

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2023年 第45卷 第4期
无损检测