基于小波变换的超声波信号检测与处理研究

论文摘要

随着传感技术、电子技术、自动控制技术和计算机技术的发展,现代检测技术已进入了以计算机或微处理器控制为主的信息加工时代。超声检测技术作为现代检测技术的重要分支,也正朝着数字化、自动化、智能化和图像化方向发展。信号处理技术作为信息加工的重要组成部分对于超声检测技术的发展具有重要的意义。在超声波检测中,信号处理技术的目的是增强有用信号及改善信号质量,使以前很难获取的信息被检测出来;以及对超声信号特征的定位和定性分析,达到定量检测的目的。本文针对这两个目的,采用小波分析技术,分别对超声回波信号进行了去噪研究和回波定位检测研究。1.在去噪方面,探讨了噪声的小波变换特性,并分析了小波变换中三种不同的去噪方法;然后针对尺度间小波系数的相关性和小波系数间的聚集性质,采用隐马尔可夫模型匹配小波系数的这类特性,最后用贝叶斯隐马尔可夫树估计,并针对特征点采用修正因子的办法,达到去噪的目的。2.在超声信号特征定位方面,首先分析了超声回波信号传输的一些特性,然后结合超声信号的特性和单纯小波变换在信号特征定位方面的不足,采用希尔伯特变换和小波变换结合的方法,利用双正交样条小波的近似线性的相频特性,对超声回波信号进行了准确快速的定位。对于超声回波信号的检测与处理,本文提出的方法在一定的技术条件下可以实现回波信号整体检测精度的提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 超声波信号检测与处理的研究意义
• 1.3 国内外的研究现状
• 1.4 论文研究的目的及内容
• 1.4.1 选题的意义
• 1.4.2 论文研究的目的及内容
• 第二章 小波分析及相关理论
• 2.1 常用的时频分析方法
• 2.1.1 短时傅立叶变换
• 2.1.2 Wigner－Ville 分布
• 2.1.3 小波变换
• 2.2 小波变换的定义及几种常用的小波函数
• 2.2.1 连续小波及其变换
• 2.2.2 二进小波及其变换
• 2.2.3 几种常用的小波函数
• 2.3 多分辨分析
• 2.3.1 一维正交多分辨分析
• 2.3.2 一维双正交多分辨分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 小波去噪及其在超声回波信号处理中的应用
• 3.1 高斯白噪声的小波变换特性与小波去噪方法
• 3.1.1 高斯白噪声的小波变换特性
• 3.1.2 小波去噪基本方法
• 3.2 小波域隐马尔可夫模型去噪
• 3.2.1 小波域隐马尔可夫模型
• 3.2.2 贝叶斯隐马尔可夫树估计去噪
• 3.2.3 重要性修正因子
• 3.2.4 带修正因子的贝叶斯隐马尔可夫树估计去噪
• 3.3 仿真实验
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于小波变换的超声回波信号检测
• 4.1 超声波信号的基本特性及传统检测方法
• 4.1.1 超声波在液体中的传播特性
• 4.1.2 传统的超声回波信号检测方法
• 4.2 超声回波信号的预处理
• 4.2.1 希尔伯特变换
• 4.2.2 超声回波信号的转换
• 4.3 超声回波信号检测
• 4.3.1 双正交滤波器构造
• 4.3.2 最佳判别空间自适应搜索
• 4.3.3 回波前后沿的判别及到达时间定位
• 4.4 仿真分析
• 4.5 结论
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文