10.11857/j.issn.1674-5124.2017.01.021
基于EMD和小波熵阈值算法的超声回波信号降噪
超声检测信号中通常包含大量噪声，而其中材料晶界散射的噪声是一种相关噪声。鉴于传统的方法难以将这种噪声和缺陷回波信号区分，提出一种EMD和小波熵阈值联合降噪的算法。该算法首先对目标信号进行EMD分解，提取具有噪声特性的IMF分量进行小波分解，利用含噪系统熵增的特性，在分解各尺度层的细节部分选用小波熵自适应阈值降噪，然后将剩余分量和降噪处理后的信号进行重构。仿真信号结果表明：该降噪方法（EMD-WET）输出信号的信噪比（SNR）为7.9 dB、均方根误差（RMSE）为18.1、相似系数（NCC）为0.92，优于传统的小波软、硬阈值方法。对实测信号进行处理，该方法降低信号中的大部分噪声，更好地还原回波信号的波形。
超声检测、降噪、小波熵、经验模态分解
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TN9;TP3
中央高校基本科研业务费项目2014MS118
2017-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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