EMD与改进SVD联合的脉冲涡流检测信号降噪方法

宋守许; 汪志全; 蔚辰; 李想

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EMD与改进SVD联合的脉冲涡流检测信号降噪方法

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针对脉冲涡流检测信号非平稳性特点和强背景噪声干扰问题,提出一种经验模态分解(EMD)与改进奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。首先将信号经EMD分解成一系列的固有模态函数(IMFs),根据各固有模态函数与原信号相关系数,将固有模态函数分为信号主导分量和噪声主导分量。然后使用改进SVD降噪方法对噪声主导分量进行降噪,并与信号主导分量重构得到降噪信号。基于仿真信号和实测信号对新方法的优越性和有效性进行验证,在对实测信号采用该方法处理后,结果表明该方法能将涡流检测信号信噪比提高至30.95 dB,均方误差降低至0.0260,能有效消除强噪声的干扰,为信号特征量的准确提取奠定基础。

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来源
《中国测试》 |2022年第9期|97-104|共8页
作者
宋守许; 汪志全; 蔚辰; 李想;
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作者单位

合肥工业大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无损探伤;计量学;
关键词
信号降噪; 经验模态分解; 奇异值分解降噪; 脉冲涡流;

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