專利名稱：一種超聲信號(hào)最小熵解卷積的無損檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種超聲信號(hào)最小熵解卷積的無損檢測(cè)方法，屬于超聲信號(hào)處理領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
近年來，超聲無損檢測(cè)廣泛應(yīng)用于航空航天、油氣管道等諸多領(lǐng)域。超聲無損檢測(cè)是利用超聲波在不同介質(zhì)中傳播特性以及利用端面回波及缺陷回波等信息獲得材料完整性評(píng)價(jià)的一種方法。由于超聲傳感器通常具有一定帶寬，并且由于在波導(dǎo)中的頻散等原因， 導(dǎo)致超聲回波信號(hào)時(shí)域分辨率不高等問題，影響了檢測(cè)精度。因此有必要尋找一種方法來提高檢測(cè)精度即時(shí)域分辨率。其中之一是從卷積模型入手，即利用解卷積方法通過保證信號(hào)稀疏性等措施以達(dá)到恢復(fù)原始脈沖序列，提高時(shí)域分辨率。目前，研究人員提出了許多方法來提高超聲檢測(cè)精度，在這些算法中，使用較廣泛的就是最小熵解卷積方法。梁巍等人提出基于非線性變換的最小熵解卷積算法和基于欠定系統(tǒng)局灶法的優(yōu)化機(jī)制(梁巍等人“Review of Scientific Instruments” 2008. 6),仿真結(jié)果表明該算法能獲得較好結(jié)果，克服最小熵解卷積中測(cè)量信號(hào)稀疏性問題，從而實(shí)現(xiàn)提高測(cè)量精度的目的，但該算法利用的非線性變換，收斂速度較慢。本發(fā)明的目的是在盡量少的迭代次數(shù)后達(dá)到快速收斂，在保證稀疏性的同時(shí)，使得所用的逆濾波器長(zhǎng)度盡可能小。最小熵解卷積中逆濾波器長(zhǎng)度越長(zhǎng)理論上效果越好，為提高檢測(cè)精度可能會(huì)需要長(zhǎng)度較長(zhǎng)的逆濾波器，然而過長(zhǎng)的逆濾波器又會(huì)影響收斂速度。因此，要在這兩個(gè)方面進(jìn)行折中。同時(shí)在稀疏性變換方面利用LO范數(shù)的天然逼近保證系數(shù)度，并應(yīng)用在超聲信號(hào)解卷積中。截到目前為止，還未見見有專利文獻(xiàn)和非專利文獻(xiàn)報(bào)道。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)的不足而提供一種超聲信號(hào)最小熵解卷積的無損檢測(cè)方法，其特點(diǎn)是利用變換域中稀疏性提高原始信號(hào)的稀疏性并結(jié)合最小熵解卷積獲得更好的解卷積效果。為了有效地解決稀疏性，以及收斂速度慢的問題，提高精度，將LO 范數(shù)引入到最小熵解卷積中，用一種新的LO范數(shù)平滑的方法對(duì)不連續(xù)等問題進(jìn)行改進(jìn)，并對(duì)該算法進(jìn)行了仿真及實(shí)驗(yàn)研究，仿真結(jié)果表明，稀疏性對(duì)迭代優(yōu)化過程影響較大，通過LO 范數(shù)規(guī)范的方法能有效處理較低信噪比的信號(hào)，并且平衡迭代時(shí)間與分辨率之間的制約。 在超聲檢測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)后處理中應(yīng)用該方法也能進(jìn)一步提高檢測(cè)分辨率。本發(fā)明的目的由以下技術(shù)措施實(shí)現(xiàn)本發(fā)明所述最小熵解卷積方法流程圖如下初始化過程中，聲明各個(gè)變量，變量分配存儲(chǔ)空間，給定部分參數(shù)的初始值，初始化完成后進(jìn)入步驟2，步驟2是循環(huán)的開始，進(jìn)入循環(huán)前首先判斷是否滿足循環(huán)終止條件， 如果滿足則進(jìn)入步驟8輸出結(jié)果并執(zhí)行步驟9，流程結(jié)束。如不滿足終止條件則進(jìn)入步驟 3，步驟3將步驟6所得的上一次迭代的結(jié)果進(jìn)行更新，更新后進(jìn)入步驟4，用更新后的結(jié)果進(jìn)行新一輪解卷積運(yùn)算，獲得結(jié)果后進(jìn)入步驟5，進(jìn)行L0范數(shù)變換，變換后的結(jié)果用于重新 計(jì)算逆濾波器系數(shù)，通過對(duì)輸出結(jié)果峭度的計(jì)算，進(jìn)入步驟7，利用峭度進(jìn)行迭代終止條件 的判斷，從而跳轉(zhuǎn)到步驟3。首先構(gòu)造一種L0范數(shù)的平滑變換，平滑度由參數(shù)來控制，同時(shí)利用平滑變換克服 用L0范數(shù)度量稀疏性時(shí)的不連續(xù)問題。通過參數(shù)控制變換稀疏性，應(yīng)用到最小熵解卷積過 程中，通過峭度來作為迭代終止條件，迭代結(jié)束獲得的逆濾波器將應(yīng)用于觀測(cè)信號(hào)，從而獲 得稀疏的原始脈沖序列。超聲信號(hào)最小熵解卷積的無損檢測(cè)方法包括如下步驟步驟1).利用觀測(cè)信號(hào)計(jì)算其自相關(guān)矩陣A以及自相關(guān)矩陣的逆矩陣A—1 ；步驟2).初始化逆濾波器系數(shù)f°，f1 ；步驟3).初始化解卷積結(jié)果向量z = f° * y ;步驟4).計(jì)算解卷積結(jié)果向量的峭度k(n) = kurtosis(z),并將峭度值存儲(chǔ)在數(shù) 組中；步驟5).根據(jù)構(gòu)造的稀疏變換，將解卷積結(jié)果進(jìn)行U范數(shù)規(guī)范zn — zn (1-exp (~zn2/2 o 2))，應(yīng)用該變換；步驟6).利用z以及y計(jì)算列向量b ；步驟7).利用上述結(jié)果計(jì)算新的逆濾波器系數(shù)f1 = A_ib，增加迭代步長(zhǎng)；步驟8).計(jì)算迭代終止條件 5 = kurtosis (f1 * y)-k(n_l),當(dāng) 8 intolerance 時(shí)迭代終止，如6彡tolerance則更新逆濾波器系數(shù)，令f° = f"并且返回步驟3 (其中 tolerance是給定的誤差)。平滑L0范數(shù)算法如下設(shè)原始數(shù)據(jù)為s，將原始數(shù)據(jù)通過線性變換形成變換域中的數(shù)據(jù)L。(s)，其中o為 平滑度調(diào)節(jié)參數(shù)，同時(shí)利用這一參數(shù)控制變換系數(shù)度，變換函數(shù)如下
權(quán)利要求
1.一種超聲信號(hào)最小熵解卷積的無損檢測(cè)方法，其特征在于該方法包括如下步驟 步驟I).假設(shè)在實(shí)際觀測(cè)中，信號(hào)形成的過程是線性的或空間不變的，觀測(cè)噪聲主要是加性噪聲，并且獨(dú)立于觀測(cè)目標(biāo)，則觀測(cè)信號(hào)的模型為yn = Xn*hn+en,其中匕代表傳輸過程以及換能器引起的脈沖響應(yīng)，Xn是反射序列，且有先驗(yàn)條件即其稀疏性，*代表卷積運(yùn)算，％代表加性噪聲。步驟2).對(duì)于最小熵解卷積可以通過公式來表達(dá)為 fyz2]
2.如權(quán)利要求I所述超聲信號(hào)最小熵解卷積的無損檢測(cè)方法，其特征在于平滑Ltl范數(shù)算法如下設(shè)原始數(shù)據(jù)為S，將原始數(shù)據(jù)通過線性變換形成變換域中的數(shù)據(jù)LJs)，其中σ為平滑度調(diào)節(jié)參數(shù)，同時(shí)利用這一參數(shù)控制變換系數(shù)度，變換函數(shù)如下
全文摘要
本發(fā)明公開了一種新的超聲信號(hào)最小熵解卷積方法，其特點(diǎn)是將L0范數(shù)約束思想引入超聲信號(hào)最小熵解卷積方法中，在沒有關(guān)于測(cè)量信號(hào)任何先驗(yàn)信息的情況下，僅根據(jù)所獲取的觀測(cè)信號(hào)，利用其稀疏性；L0范數(shù)約束及最小熵約束恢復(fù)出觀測(cè)回波信號(hào)的原始脈沖序列；在解卷積過程中能夠根據(jù)信號(hào)的稀疏性，通過選擇平滑參數(shù)，在保持信號(hào)尖脈沖信息的同時(shí)提高算法對(duì)噪聲的魯棒性。
文檔編號(hào)G01N29/50GK102590360SQ20121001238
公開日2012年7月18日 申請(qǐng)日期2012年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月16日
發(fā)明者李翔, 李迅波 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)