基于双高斯衰减模型的超声回波处理方法

• 作者: 李海洋 王召巴 王大为 王浩坤 陈友兴
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 超声模型 信号降噪 参数估计 人工蜂群
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 电磁学、光学、声学、传热学、经典力学和流体动力学
• 页码范围: 145-153
• 页数: 9页
• 字数: 5297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.68.20182080

摘要

信号降噪与特征提取是超声检测数据处理的关键技术.基于超声信号有特定结构而噪声和超声信号的结构无关,本文提出一种旨在解决强噪声背景下超声回波的参数估计和降噪问题的方法.该方法将超声回波的参数估计和降噪问题转换为函数优化问题,首先根据工程经验建立超声信号的双高斯衰减数学模型,然后根据观测回波和建立的超声信号模型确定目标函数,接着选择人工蜂群算法对目标函数进行优化从而得到参数的最优估计值,最后由估计出的参数根据建立的超声信号数学模型重构出无噪的超声估计信号.通过仿真和实验表明本文方法可以准确估计出信噪比大于-10 dB的含噪超声回波中的无噪信号,且效果优于基于自适应阈值的小波降噪方法和经验模态分解方法;此外相比常用的指数模型和高斯模型,本文提出的双高斯衰减超声信号模型与实测超声信号更接近,其均方误差为9.4×10-5,波形相似系数为0.98.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈友兴	中北大学信息与通信工程学院	84	338	10.0	13.0
2	王召巴	中北大学信息与通信工程学院	187	885	14.0	18.0
3	王大为	中北大学信息与通信工程学院	7	14	3.0	3.0
5	李海洋	中北大学信息与通信工程学院	19	23	3.0	4.0
8	王浩坤	中北大学信息与通信工程学院	2	1	1.0	1.0