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基于改进CEEMD的薄层污垢超声检测信号去噪
基于改进的CEEMD的薄层污垢超声检测信号去噪
摘要：
薄层污垢是一种常见的表面缺陷，对设备性能和使用寿命有重要影响。超声检测被广泛应用于薄层污垢检测，但是检测信号常常受到噪声的干扰，影响检测精度。为了提高薄层污垢超声检测信号的质量，本文基于改进的经验模态分解算法（CEEMD）提出了一种新的去噪方法。仿真和实验结果表明，该方法可以有效地提高检测信号的信噪比，优化检测结果。
关键词：薄层污垢，超声检测，经验模态分解，信噪比
引言：
薄层污垢是许多工业设备表面常见的缺陷，如管道、涡轮叶片等。薄层污垢不仅会降低设备性能，还可能导致磨损和故障，因此对其进行定期检测和清理是非常重要的。超声检测是一种常用的薄层污垢检测方法，其基本原理是利用超声波在不同介质中的传播特性来检测表面缺陷。然而，由于实际工况的复杂性，超声检测信号常常包含大量的噪声干扰，进而影响检测的准确性和可靠性。
在信号处理领域，经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）是一种非常有效的信号分解方法。然而，传统的EMD方法在处理具有低信噪比（SNR）的信号时存在一定的局限性，例如对噪声的过度敏感。为了克服这一问题，一些改进的EMD算法被提出，如CEEMD。CEEMD通过引入随机扰动信号来增加信号的稳定性，提高了对噪声的鲁棒性。
本文基于改进的CEEMD算法提出了一种新的薄层污垢超声检测信号去噪方法。首先，将薄层污垢超声检测信号进行CEEMD分解，得到一系列的本征模态函数（IntrinsicModeFunction，IMF）。然后，通过设置适当的阈值和规则来选择IMF分量，将噪声分量从原始信号中分离出来。最后，将去噪后的信号重新合成以得到最终的去噪结果。
仿真和实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高薄层污垢超声检测信号的信噪比，优化检测结果。与传统的EMD方法相比，改进的CEEMD方法在去除噪声的同时保持了信号的主要特征，提高了去噪效果。此外，该方法还具有较高的计算效率，适用于实时信号处理。
综上所述，本文提出了一种基于改进的CEEMD的薄层污垢超声检测信号去噪方法。该方法在提高检测信号质量方面具有较好的效果，可为薄层污垢的快速准确检测提供参考。
关键词：薄层污垢，超声检测，经验模态分解，信噪比
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