快速超声C扫描成像中的信号频域分析法及其应用
针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,以及快速扫查中信号处理高效性的要求,提出运用自回归(auto-regressive,AR)模型频谱外推法,提高超声C扫描图像的质量.相对于传统的信号处理方法,可以更加快速、有效地改善超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始频率的选取对信号处理结果的影响.分析结果表明,使用AR频谱外推法,显著改善了超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度,3～10 dB频窗范围内平均的结果优于其他固定频窗的处理结果.利用该方法对硬币表面及电子芯片成像实验数据进行处理,并对不同处理方法得到的C扫描图像进行对比,结果显示使用AR频谱外推法所得C扫描图像更加清晰、对比度更高、边界更分明,且成像过程耗时更少.研究结果将有效提高超声C扫描的成像质量及工作效率.
超声C扫描、AR模型、频谱外推、小波分析、信号处理、图像质量评价
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TM878(高电压技术)
国家自然科学基金资助项目11872082,51575015
2020-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1315-1322
