研究目的
研究小波变换时频分析（TFA）在激光超声信号处理中有效提取缺陷特征的应用，特别是在低信噪比（SNR）条件下。
研究成果
TFA方法，特别是小波变换，能有效从激光超声信号中提取缺陷特征，即使在低信噪比条件下亦然。该方法将缺陷深度预测的准确性显著提高了7.9分贝，为各领域的材料评估和信号处理提供了一种极具前景的工具。
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利用时频分析实现激光超声信号处理中缺陷特征的有效提取
DOI：10.1109/access.2019.2939262
期刊：IEEE Access
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
采用小波变换的时频分析(TFA)方法处理激光超声信号，有效提取了材料缺陷特征。通过TFA分析包含缺陷特征的激光激发表面声波(SAW)信号，显著提取了回波波特征，尤其在低信噪比(SNR)条件下效果突出。详细建立了含不同表面缺陷深度的铝板有限元(FEM)仿真模型，并采用TFA进行缺陷深度预测。结果表明：无需额外降噪处理时，TFA能在-3dB信噪比下显著提取0.1mm至0.9mm缺陷深度范围的回波SAW信号。该方法为获取缺陷信息提供了有效途径，在本研究中将检测精度提升了7.9dB，对超声信号处理和材料评估具有重要价值。
作者：
Zhenyu Zhu，Hao Sui，Lei Yu，Hongna Zhu，Jinli Zhang，Jianping Peng
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