遗传优化的稀疏分解算法在超声缺陷提取中的应用

• 作者: 张小艳 马宏伟 齐爱玲
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: 超声波检测 超声信号 遗传算法 稀疏分解 信号提取
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 科研成果与学术交流
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TG115.28
• 语种: 中文

摘要

针对超声检测缺陷信号带有的干扰噪声严重影响信号提取和缺陷定位准确性的问题,利用基于遗传优化和稀疏分解相结合的算法提取超声缺陷信号.该算法利用遗传算法来寻优匹配追踪算法中的多参数;并采用与超声信号最优匹配的Gabor原子库,达到自适应的匹配超声回波信号,从而大大降低了稀疏分解算法的复杂度.分别对仿真和实际超声缺陷信号进行试验,并与小波去噪方法进行比较.结果表明,该方法能够在噪声背景下更有效地提取缺陷信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小艳		57	429	12.0	18.0
2	齐爱玲		14	85	5.0	9.0
3	马宏伟		171	1433	18.0	32.0