基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

摘 要： 根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理，针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点，提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力，利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术，在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理，并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析，扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明，多小波阈值去噪与单小波阈值相比，在超声探伤信号中起到更好的去噪效果，改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比，能够更有效地提取缺陷信息。
关键词： 超声探伤信号；多小波；阈值去噪；LabVIEW；MATLAB Script

　超声波无损检测技术现在被广泛应用到金属探伤中，在不损害或不影响被测对象的前提下，希望准确给出缺陷的大小、位置和数量等信息，但是超声回波中夹杂的噪声影响了对缺陷信息的提取，需要对其进行去噪处理。由于超声探伤信号是一种时域和频域均有限的信号，基于多小波良好的局部化能力，既保持了单小波所具有的时域与频域局部化特性，又同时具有对称性、正交性、短支撑性、高阶消失矩[1，2]，可以更有效地对超声探伤信号进行去噪分析。多小波预处理方法采用Strela[3]提出的重复行和矩阵预处理方法。
　本文在介绍多小波阈值去噪原理的基础上，针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点，提出了一种改进的软阈值函数，以美国NI公司推出的图形化编程语言LabVIEW 作为虚拟仪器平台。针对LabVIEW目前还没有对多小波算法支持的缺点，而MATLAB具有很强的数值分析和处理能力，利用LabVIEW 和MATLAB混合编程技术[4]，在LabVIEW中实现了多小波去噪分析，扩展了LabVIEW的多小波去噪功能。
1 超声探伤信号多小波阈值去噪
1.1 多小波阈值去噪原理
　超声探伤信号的多小波去噪主要依据是在Besov空

3.2 LabVIEW和MATLAB混合编程设计步骤
　本文在MATLAB R2009b和LabVIEW 8.2 环境下，应用MATLAB Script节点实现了MATLAB和LabVIEW 混合编程，在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪。具体设计步骤如下：
　（1）启动LabVIEW，新建一个VI，在程序框图中添加MATLAB Script节点，该节点位于Functions Palette的Mathematics|Scripts & Formula|Script Nodes|MATLAB Script Nods。
　（2）在节点中导入MATLAB环境下调试好的M文件，由于多小波函数为自定义函数，使用时需要通过path（path，‘M文件路径’）函数，在节点中加入相应的M文件的路径，否则无法正常调用M文件。
　（3）为MATLAB Script节点添加相应的输入接口，注意匹配LabVIEW与MATLAB传递参数的数据类型，然后读取超声波探伤信号的数据，进行滤波处理，并将结果返回到LabVIEW的波形图显示。
3.3 LabVIEW中多小波阈值去噪的编程实现
　（1）前面板设计：前面板实现了数据选择、路径显示、多小波去噪分析、单小波去噪分析，波形显示、频谱分析和信噪比计算。
　多小波分析面板可以通过下拉列表选择多小波类型、预处理方法、阈值量化函数和分解层数。单小波面板可以选择小波类型、阈值选取规则、阈值量化函数、阈值调整规则和分解层数。通过实验对比分析，可以选择一套更适合超声探伤信号去噪的最优方法。
　（2）程序框图中对应的程序设计：为了避免CPU资源浪费、降低CPU的利用率，本程序采用LabVIEW提供的事件结构，当“多小波分析”或“单小波分析”按钮按下后，触发相应的事件发生，程序才做出响应。多个事件同时发生时会形成事件队列，直到每个事件对应的代码被执行，不会遗漏事件[4]。
多小波分析调用了自定义函数MW_Denoise，此函数封装了多小波预处理、多尺度分解、阈值去噪处理、后处理和重构算法。具体函数接口为designal=MW_Denoise（signalnosie，′mwname′，maxlevel，′Preprocess′，′threshold′）。signalnosie为含噪声超声探伤信号，′mwname′指定多小波类型（本程序提供了GHM、Sa4和Haar多小波可供选择），maxlevel指定分解层数，′Preprocess′指定预处理方法（本程序采用Strela提出的重复行预滤波和矩阵预滤波），′threshold′指定阈值处理函数（包括软阈值‘soft’、硬阈值‘hard’和改进软阈值函数‘improvesoft’）。

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