Предварительная обработка сигнала, основанная на сжатии шума, для фильтра, использующего рекурсивный алгоритм наименьших квадратов, в ультразвуковом контроле материалов

Аннотация

Цель работы - улучшение быстродействия фильтрации адаптивного рекурсивного алгоритма наименьших квадратов в ультразвуковом контроле материалов путем предварительной обработки основного входа фильтра, чтобы улучшить корреляционные свойства сигнала и шума и усилить процессы адаптации и фильтрации. Предварительная обработка сделана на основе принципа Штейна и универсального порогового метода, которые первоначально используют в вейвлет-методе уменьшения шумов. Стандартная и предложенная реализации фильтра, использующего рекурсивный алгоритм наименьших квадратов, были применены для обработки симулированных ультразвуковых шумовых фоновых сигналов и экспериментальных эхосигналов от дефектов. Предварительная обработка методом Штейна не достигла хороших результатов в изучении симулированных сигналов. Результаты изучения симулированных и экспериментальных данных показали, что предложенная конфигурация фильтра, основанного на рекурсивном алгоритме наименьших квадратов и использующего универсальный метод, работает лучше, чем стандартный фильтр, основанный на рекурсивном алгоритме наименьших квадратов.This work aims to enhance the filtering performance of the recursive least-squares adaptive algorithm in the ultrasonic testing of materials by preprocessing the filter’s primary input to improve the correlation properties of the signal and noise, and enhance the adaptation and filtering process. The preprocessing is done by the SURE and universal threshold methods, which are originally used in wavelet de-noising. The standard and proposed realizations of the recursive least-squares filter were applied to process simulated ultrasonic grain noise signals and experimental defects’ echo signals. The preprocessing by the SURE method did not offer good results in the simulation study. The results of the simulation and experimental studies showed that the proposed configuration of the recursive least-squares filter using the universal method performs better than the standard recursive least-squares filter.