超声脉冲回波信号分析与识别

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目前,超声无损检测技术已应用于很多领域,例如医学检测、海底探测、材料探伤、超声测量等。然而由于超声在传播时的固有特性,使得超声无损检测技术在实际应用时遇到一些干扰因素,比如在医学检测领域,超声在人体内传播时遇到不同组织界面会发生多重回波,除首次回波外其他的回波会对生物组织的结构成像造成阴影或增强,给检测人员的判断带来干扰。因此论文提出了一种算法,用于识别第一次回波和多重回波。这项工作对提高结果的准确性和精度、对超声无损检测技术的进一步推广和应用具有一定意义。1、超声脉冲波在检测多层介质时,反射回波会包含不同界面的多重回波,不利于对回波特征值的提取。因此论文提出了一种用于识别多层介质的多重回波的算法,以区别回波中首次回波和多重回波,并能够找出该多重回波的反射源。该算法基于多层介质的不同介质层对超声波表现出不同的反射率、不同的回波衰减、不同的延时等物理特性,得出穿越相同介质的超声回波比穿越不同介质的超声回波在频谱上有更大的相似性的结论,各回波频谱间的相似程度采用能量谱最小二乘(LMS)偏差表示,然后结合各个回波TOF的时间逻辑关系完成对首次回波和多重回波的识别。2、采用实验仿真和真实实验的方法对文中提出的算法进行了验证。仿真结果表明,10组80个回波的正确识别率达到98.75%。在真实实验中,两层介质的回波正确识别率100%。仿真中使用的回波采用基本信号在频域与指数衰减项相乘的办法得到,基本信号取自实际实验的铁块超声脉冲回波(高信噪比)。3、使用该算法对信噪比较低的多重回波进行了仿真实验。结果显示,回波正确识别率降低。根据小波变换的原理,信号做离散小波变换后,相当于信号通过了高通和低通滤波器,小波系数体现高频成分,表现信号的细节,尺度系数体现低频成分,表现信号基本特征。因此,论文提出用小波变换的尺度系数代替原信号分析,结果回波识别率有效提高。总之,超声脉冲回波的首次回波和多重回波识别算法,可以基于回波间的能量谱最小二乘偏差和各个回波TOF的时间逻辑关系进行判断。对于低信噪比的回波可以采用其小波变换后的尺度系数代替原信号使用本算法来识别。
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