超声波声测管检测中的信号处理方法

在超声波声测管检测的信号降噪、数据压缩、特征提取、缺陷识别等数据处理过程中，各种先进的算法得到了广泛的应用。现代信息处理技术如数值分析法、神经网络技术、人工智能、模糊技术、自适应技术、虚拟仪器技术的逐步成熟促进了超声波声测管检测技术的应用发展和智能化程度。

小波变换是一种时频分析方法，其在时频平面上具有可变的时间和频率分辨率以及良好的表征信号局部特征的能力。小波分析技术以其多分辨率和局部化的突出特点使其成为目前超声波声测管信号时频表达的最佳分析方法之一，被广泛应用于超声波声测管信号的降噪处理、特征提取和数据压缩中。母小波和分解层数的选择以及小波系数非线性处理方法的选择是小波分析的关键技术。小波分析的改进算法，比如小波包分析，对小波变换没有细分的高频部分进一步分解，提高了处理信号的能力。提升小波变换则直接在时（空）域进行变换，获得了更好的去噪效果和更高的信噪比，并且提升小波变换的去噪速度更快、设计灵活、编程简单、易于实现。