基于自适应低秩稀疏分解的超声缺陷回波检测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Ultrasonic Defect Echo Identification Based on Adaptive Low-Rank Sparse Decomposition
超声无损探伤在金属材料微小缺陷检测中有着广泛的应用,但采集的回波信号通常受到噪声干扰甚至完全被噪声掩盖,为了辨别被噪声干扰的缺陷反射信号,提出了一种基于自适应低秩矩阵分解的超声缺陷回波检测方法.首先对原信号进行短时傅里叶变换并提取幅度谱和相位谱,引入基于误差重建的背景矩阵秩估计方法,用于估计低秩稀疏分解所需的低秩度参数.然后通过低秩稀疏分解将幅度谱分解为低秩、稀疏和噪声三部分,舍弃噪声部分.最后使用时频掩蔽分离出缺陷信号幅度谱并运用逆短时傅里叶变…查看全部>>
周航锐;孙坚;徐红伟;缪存坚
中国计量大学机电工程学院,浙江 杭州310018中国计量大学机电工程学院,浙江 杭州310018中国计量大学机电工程学院,浙江 杭州310018浙江省特种设备检验研究院,浙江杭州310012
通用工业技术
超声探伤回波检测低秩稀疏分解信号降噪
《传感技术学报》 2021 (11)
1495-1501,7
浙江省质量技术监督系统科研计划项目(20160122)
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