基于小波包分析的激光超声缺陷信号处理方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1．绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展动态 | 第10-14页 |
| 1.2.1 激光超声检测技术现状与发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 声表面波检测物体缺陷现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 激光超声信号的处理技术现状与发展 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究工作及内容安排 | 第14-15页 |
| 2．激光超声检测系统与信号处理方法 | 第15-25页 |
| 2.1 激光超声激发原理及超声波 | 第15-18页 |
| 2.1.1 激光激发超声波原理 | 第15-17页 |
| 2.1.2 超声波概述 | 第17-18页 |
| 2.2 激光超声检测系统及工作原理 | 第18-19页 |
| 2.3 实验检测装置及试件 | 第19-22页 |
| 2.4 激光超声信号的处理方法 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3．铝板试件缺陷信号的降噪处理与分析 | 第25-48页 |
| 3.1 激光超声信号的小波去噪 | 第25-33页 |
| 3.1.1 小波去噪原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 小波函数的选取 | 第27-28页 |
| 3.1.3 分解层数的选取 | 第28-30页 |
| 3.1.4 阈值函数的选取 | 第30页 |
| 3.1.5 阈值规则的选取 | 第30-33页 |
| 3.2 激光超声信号的小波包去噪 | 第33-34页 |
| 3.3 激光超声信号去噪处理分析 | 第34-36页 |
| 3.3.1 模拟信号处理结果对比分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 实验信号处理结果 | 第35-36页 |
| 3.4 反射回波信号时频域特征分析 | 第36-47页 |
| 3.4.1 仿真模拟信号处理结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4.2 实验数据处理结果分析 | 第40-46页 |
| 3.4.3 仿真信号与实验信号对比分析 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4．基于小波包能量分解的缺陷信号特征提取 | 第48-67页 |
| 4.1 小波分析的基本理论 | 第48-50页 |
| 4.1.1 连续小波变换 | 第49-50页 |
| 4.1.2 离散小波变换 | 第50页 |
| 4.2 多分辨分析和小波包分析 | 第50-53页 |
| 4.2.1 多分辨分析 | 第50-52页 |
| 4.2.2 小波包分析 | 第52-53页 |
| 4.3 小波包分解能量特征提取算法 | 第53-55页 |
| 4.4 基于小波包分解的缺陷信号能量特征提取 | 第55-65页 |
| 4.4.1 反射回波信号能量分解过程 | 第56-57页 |
| 4.4.2 反射回波信号能量特征提取 | 第57-63页 |
| 4.4.3 反射回波信号的能量特征提取结果分析 | 第63-64页 |
| 4.4.4 基于能量特征提取识别未知缺陷信号 | 第64-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 5．总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
