原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
在对聚乙烯管道缺陷进行超声检测的过程中,由于在该种材料中传播的声速较小,同时散射噪声较强且信噪比极低,并且检测的仪器设备本身会受到如电信号干扰等影响,从而影响缺陷成像的结果;因此针对A扫信号进行数据处理是改善检测成像质量的关键一步;另一方面,采用阵元数较多的超声相控阵探头进行不同类型的聚乙烯管道缺陷的数据采集时,将会得到大量的缺陷数据,对存储、传输和处理带来各种困难;而针对传统方法进行压缩感知时,如果信号的信噪比较低而重构均方误差较大,则需要处理的信号中关键信息很难留存,在低码率下更容易产生细节丢失的问题;所以文章提出一种基于K-SVD超完备字典学习的稀疏表示缺陷信号压缩重构方法,借助该学习算法训练过完备字典,并选择高斯随机矩阵为观测矩阵和正交匹配追踪算法(OMP)为重构算法对聚乙烯管道缺陷回波信号进行压缩感知,同时分析字典元素个数与迭代次数等参数变化对重构信号与成像效果的影响。
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文献信息
篇名 基于超声相控阵的聚乙烯管道缺陷 信号重构方法研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科 化学
关键词 聚乙烯管道 缺陷信号 K-SVD算法 压缩感知 成像效果
年,卷(期) 2024,(9) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 247-252
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.09.036
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研究主题发展历程
节点文献
聚乙烯管道
缺陷信号
K-SVD算法
压缩感知
成像效果
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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