漏磁内检测器数据的自适应滤波方法研究
中文摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 课题的背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 管道漏磁检测技术国内外发展现状 | 第12-14页 |
1.2.1 国外研究概况 | 第12-13页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
1.2.3 漏磁检测装置的市场应用概况 | 第14页 |
1.3 数据预处理技术的研究现状 | 第14-16页 |
1.3.1 数据有效性判定 | 第15-16页 |
1.3.2 数据校正 | 第16页 |
1.3.3 数据滤波 | 第16页 |
1.4 数字滤波技术的发展及研究现状 | 第16-18页 |
1.5 本文主要研究内容 | 第18-21页 |
第2章 基于漏磁内检测器的数据校正设计 | 第21-35页 |
2.1 数据校正的问题描述 | 第21-23页 |
2.1.1 漏磁检测信号的信息识别 | 第21-22页 |
2.1.2 数据校正的整体设计 | 第22-23页 |
2.2 传感器基线校正算法 | 第23-25页 |
2.2.1 中值校正算法 | 第23-24页 |
2.2.2 改进的平均中值校正算法 | 第24页 |
2.2.3 多通道数据基线校正结果比较 | 第24-25页 |
2.3 异常数据的剔除与补偿算法 | 第25-34页 |
2.3.1 异常数据的识别算法 | 第26页 |
2.3.2 异常数据的分析 | 第26-27页 |
2.3.3 异常数据的剔除算法 | 第27-30页 |
2.3.4 离散异常点重组 | 第30-31页 |
2.3.5 异常数据的补偿 | 第31-34页 |
2.4 本章小结 | 第34-35页 |
第3章 漏磁信号的频谱分析及滤波指标设计 | 第35-45页 |
3.1 频谱分析原理 | 第35-36页 |
3.2 频谱分析测试 | 第36-37页 |
3.3 基于漏磁信号的频谱分析应用 | 第37-39页 |
3.4 噪声的识别 | 第39-44页 |
3.4.1 主观评价 | 第41-42页 |
3.4.2 客观评价 | 第42-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 漏磁信号单通道数据滤波 | 第45-67页 |
4.1 滤波原理 | 第45-46页 |
4.2 边缘效应 | 第46页 |
4.3 几种常见单通道滤波方法 | 第46-59页 |
4.3.1 FFT滤波 | 第46-48页 |
4.3.2 中值滤波 | 第48-49页 |
4.3.3 平滑均值滤波 | 第49-51页 |
4.3.4 窗函数法滤波 | 第51-52页 |
4.3.5 小波滤波 | 第52-56页 |
4.3.6 等纹低通滤波 | 第56-58页 |
4.3.7 贝塞尔滤波 | 第58-59页 |
4.4 单通道自适应滤波 | 第59-65页 |
4.4.1 单通道自适应滤波算法的总体设计 | 第59-61页 |
4.4.2 无缺陷信号混合滤波算法 | 第61-63页 |
4.4.3 大缺陷信号混合滤波算法 | 第63-64页 |
4.4.4 小波动信号混合滤波算法 | 第64-65页 |
4.5 单通道自适应滤波算法的实现 | 第65-66页 |
4.6 本章小结 | 第66-67页 |
第5章 漏磁信号多通道数据滤波 | 第67-87页 |
5.1 多通道滤波技术的问题描述 | 第67-70页 |
5.1.1 多通道滤波技术的意义 | 第67页 |
5.1.2 多通道均衡化 | 第67-70页 |
5.2 几种常见多通道滤波方法 | 第70-79页 |
5.2.1 中值滤波 | 第70-72页 |
5.2.2 均值滤波 | 第72-74页 |
5.2.3 高斯滤波 | 第74-75页 |
5.2.4 小波包滤波 | 第75-77页 |
5.2.5 巴特沃斯滤波 | 第77-79页 |
5.3 多通道自适应滤波 | 第79-84页 |
5.3.1 多通道自适应滤波的总体设计 | 第79-81页 |
5.3.2 无缺陷区域混合滤波算法 | 第81-82页 |
5.3.3 大缺陷区域混合滤波算法 | 第82-83页 |
5.3.4 小波动区域混合滤波算法 | 第83-84页 |
5.4 自适应滤波算法的实现 | 第84-86页 |
5.5 本章小结 | 第86-87页 |
第6章 总结与展望 | 第87-89页 |
参考文献 | 第89-93页 |
致谢 | 第93-95页 |
攻读硕士期间科研情况 | 第95页 |