基于自适应第二代小波的超声回波信号特征识别
A New Method for Identifying Ultrasonic Echo Signal Features Using Adaptive Second Generation Wavelet作者机构:西北工业大学航空学院陕西西安710072 西安交通大学机械工程学院陕西西安710049
出 版 物:《西北工业大学学报》 (Journal of Northwestern Polytechnical University)
年 卷 期:2011年第29卷第1期
页 面:93-96页
核心收录:
学科分类:08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金:国家自然科学基金(50975231 51075331)资助
摘 要:文章针对强噪声背景下液压系统压力超声检测回波信号特征识别问题,构造了一种识别该类信号时域特征的自适应第二代小波方法。该方法以第二代小波为基础,以超声回波信号的峭度大小为目标函数,选择每层自适应匹配超声回波信号特征的第二代小波预测器和更新器,利用选择的预测器和更新器对信号进行预测和更新运算;根据每层自适应第二代小波分解的超声回波信号噪声水平,选取自适应匹配超声回波信号噪声特点的降噪阈值,对信号进行降噪和恢复,提取信号时域特征。该方法成功地准确识别出超声回波信号回波至点的时刻和时间间隔特征信息。结果表明,第二代小波自适应阈值方法对强噪声背景下超声回波信号特征的识别效果优于经典小波方法。