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摘要:
针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K-奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法.该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号,从而实现信号的去噪.通过仿真实验将本文方法与传统的小波阈值去噪方法进行了对比研究.实验结果表明,该方法对超声回波信号的去噪效果优于小波阈值去噪方法,且噪声越大对比越明显,不仅可更有效地滤除信号中的高斯白噪声,提高信噪比,且尽可能保留了原始信号有用信息.
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文献信息
篇名 K-SVD和OMP算法在超声信号去噪中的应用
来源期刊 应用声学 学科 工学
关键词 超声回波 K-SVD算法 OMP算法 小波去噪
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 95-101
页数 7页 分类号 TB553
字数 3316字 语种 中文
DOI 10.11684/j.issn.1000-310X.2016.02.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 魏东 辽宁科技大学电子与信息工程学院 12 45 3.0 6.0
2 周健鹏 辽宁科技大学电子与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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K-SVD算法
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应用声学
双月刊
1000-310X
11-2121/O4
16开
北京海淀北四环西路21号
2-561
1982
chi
出版文献量(篇)
1890
总下载数(次)
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