【摘 要】
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针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,以及快速扫查中信号处理高效性的要求,提出运用自回归(auto-regressive,AR)模型频谱外
【机 构】
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北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,有研工程技术研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11872082,51575015)
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针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,以及快速扫查中信号处理高效性的要求,提出运用自回归(auto-regressive,AR)模型频谱外推法,提高超声C扫描图像的质量.相对于传统的信号处理方法,可以更加快速、有效地改善超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始
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