一种声学层析成像温度分布高分辨率重建方法

张立峰; 苗雨

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一种声学层析成像温度分布高分辨率重建方法

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准确测量温度分布对工业生产具有重要的意义。针对声学层析成像中有限的网格划分数目会影响重建精度的问题,提出TR-RBF(tikhonov regularization-radial basis function)重建算法对温度场进行高分辨率重建。采用Tikhonov正则化对超声飞行时间(time of flight,TOF)重建,得到粗网格下的温度分布,并用局部加权回归法对数据进行平滑处理,进而采用RBF神经网络将粗解进行预测得到细化后的温度分布。通过有噪声和无噪声的数值仿真,本算法与ART、SVD和Tikhonov三种算法相比,在典型峰型温度分布情况下的重建精度提升明显且抗噪性最好。

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来源
《系统仿真学报》 |2022年第9期|2065-2073|共9页
作者
张立峰; 苗雨;
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作者单位

华北电力大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
声学层析成像; 高分辨率温度重建; Tikhonov正则化; RBF神经网络; 局部加权回归; 预测;

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