铝合金在工业领域应用广泛,焊接通常采用搅拌摩擦焊（Friction stir welding,FSW）技术。然而,FSW焊接参数选择不当将会引起缺陷产生,以弱结合为代表的内部缺陷界面间隙较窄且与铝合金材料声阻抗较为接近,导致超声检测信噪比不足,制约缺陷识别与定量。为解决上述问题,本文基于正交匹配追踪（Orthogonal matching pursuit,OMP）算法,结合粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法开展闭合缺陷超声检测信噪比提升研究。主要内容包括:（1）针对厚度35 mm的2219-T6铝合金FSW试样,开展纵、横波声速、衰减系数及信噪比等声学参数测量。通过疲劳试验,加工垂直型和水平型缺陷。在此基础上,采用中心频率5 MHz、32阵元线阵探头,与55°横波楔块相结合进行阵列信号采集,并用于后续实验检测研究。（2）针对不同信噪比（-12 d B、-6 d B、0 d B、6 d B）的高斯信号,对比OMP结合PSO算法前后的噪声抑制效果。对算法影响因素进行分析,比较Gabor字典与离散余弦变换（DCT）字典处理效果,研究OMP迭代次数、重复次数及初始值法则对处理效果的影响。同时,对多组高斯信号、正弦信号及先验参数未知信号进行处理,对比研究构成原子的参数范围选择对信噪比提升的影响。在此基础上,引入信噪比、均方误差（RMSE）和平滑度（r）等指标进行评价。结果显示,将OMP与PSO算法相结合对噪声信号进行处理时,优化算法影响因素和超声检测影响因素可以实现信号质量和效率提升,去噪效果稳定,效率可提升11倍以上。对于0 d B和6 d B的信号RMSE值可降低66%以上。（3）改变探头位置对缺陷进行一次和二次波检测,采集信号点数为619和1886的全矩阵数据,施加噪声后得到6 d B和0 d B的阵列信号,并进行OMP和PSO处理,利用相关评价指标和缺陷波的到达时间进行评价。仿真和实验结果表明,该方法可有效降低信号RMSE和r值,缺陷波的到达时间及定量评价更为精准。（4）充分考虑混叠信号双高斯特征,引入双高斯字典替代Gabor字典,并比较两种字典对一次和二次波检测得到的阵列信号进行处理结果。在此基础上,扩大信噪比的范围（-6 d B、-3 d B、0 d B、3 d B、6 d B）,进一步判断双高斯字典的适用性。仿真和实验结果表明,对一次、二次波检测得到的阵列信号进行双高斯字典处理,RMSE相对原始信号平均降低49%和68%。即使在-6 d B条件下,经双高斯字典1000次处理后信号的平均RMSE下降达到55%,相较Gabor字典平均RMSE降低65%,双高斯字典可以在抑制噪声的同时,更大程度保留有效波形成分。