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基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取
摘要
本文提出了一种基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取方法，通过对接收信号进行小波包分解，得到多个不同频率的小波包系数，然后利用统计分析方法提取出适合于区分不同缺陷的特征参数。该方法采用高通滤波器进行预处理，降低了接收信号中的底噪和杂音，提高了信号的质量。实验结果表明，该方法具有良好的特征提取效果，对于不同类型的缺陷识别准确率高，且能够有效地区分不同深度和尺寸的缺陷。
关键词：电磁超声；小波包变换；特征提取；统计分析；
引言
电磁超声是一种非破坏性检测技术，在工业、航空航天、国防等领域得到了广泛应用。电磁超声检测技术是利用电磁波和超声波相互作用的检测方法，通过检测材料中的缺陷状态来判断其质量。在实际应用中，对于电磁超声接收信号的处理和分析，特征提取是非常重要的一步，其结果直接影响着检测结果和质量。
小波包变换是一种广泛应用于信号处理和分析领域的方法，在特征提取方面具有很大优势。小波包分解可以将信号分解成具有不同尺度和频率的小波包系数，通过对小波包系数进行统计分析和特征提取，可以有效地捕获信号中的特征信息，提高信号的区分度和识别准确率。
本文针对电磁超声检测中的特征提取问题，提出了一种基于小波包变换的特征提取方法，并通过实验验证了其有效性。
方法
1.预处理
在进行小波包变换之前，需要对接收信号进行一定的预处理，以去除底噪和杂音。为此，本文采用了一种高通滤波器进行预处理，将滤波截止频率设置在2MHz，滤波器阶数为5。
2.小波包变换
对于预处理后的电磁超声接收信号，可以进行小波包变换。本文采用MATLAB中的小波包函数进行分解，得到多个不同频率的小波包系数。
3.特征提取
在得到小波包系数后，需要进行特征提取，以便于区分不同缺陷类型和尺寸。本文采用了三个统计分析参数进行特征提取，分别是均值、标准差和平均值/标准差比值。
4.缺陷识别
在得到特征参数后，可以进行缺陷识别和分类。本文采用支持向量机（SVM）分类器进行分类，SVM是一种常用的机器学习算法，具有较好的分类精度和泛化能力。在实验中，将数据集分为训练集和测试集，采用十折交叉验证进行验证。
实验与结果
本文采用了一组电磁超声接收信号数据集进行实验，该数据集包括了不同类型、深度和尺寸的缺陷。
在进行实验前，首先对数据集进行了预处理和归一化处理，以保证数据的可比性和一致性。
实验结果表明，本文提出的基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取方法具有较好的效果，对于不同类型、深度和尺寸的缺陷识别准确率高，且能够有效地区分不同缺陷。
结论
本文提出了一种基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取方法，利用小波包分解和统计分析方法提取出适合于区分不同缺陷的特征参数。实验结果表明，该方法具有良好的特征提取效果，对于不同类型、深度和尺寸的缺陷识别准确率高，且能够有效地区分不同缺陷。
该方法可以为电磁超声检测技术的应用提供有力支持，对于实现自动化检测和提高检测效率具有重要意义。同时，该方法也可以应用于其他领域的信号处理和特征提取中。