基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

4 实验结果与分析
　本文的超声探伤数据从数字式超声波探伤仪获得，采用的是脉冲反射法A型显示。横坐标代表超声波的传播距离，反射波的位置可以确定缺陷的位置，纵坐标代表反射波的幅度，其高度可估计出缺陷的性质和大小[10-11]。
　未经过去噪的超声探伤信号时域图和对应的频谱以及多小波去噪后的频谱如图4所示，从时域波形图可以看出缺陷信息已经被噪声湮没，无法准确地辨别缺陷的具体位置，从频谱图中可以看出叠加了许多噪声的频谱，多小波去噪后，频谱中的噪声谱明显减少，有比较明显的去噪效果。

　下面通过信噪比（SNR）进一步比较改进软阈值函数和传统软、硬阈值函数的去噪效果。
　本实验分别使用sym8单小波和GHM[12]多小波，分解层数均为6层。去噪后的信噪比如表1所示。

　信噪比越高，去噪信号就越接近原始信号，去噪效果也就越好。由图5的纵向比较可以看出，无论是单小波还是多小波，改进后的软阈值函数比传统的软阈值函数在信噪比方面都有明显的提高。从横向比较，多小波无论在软、硬阈值函数还是改进后的软阈值函数方面，去噪后的信噪比都要高于单小波，可见多小波对于超声探伤信号去噪效果更好。
从表1也可以看出，硬阈值函数更加适合超声探伤信号去噪。采用硬阈值函数量化，当多小波系数的绝对值小于阈值时，将其全部置零，滤除噪声，当多小波系数的绝对值大于或等于阈值时，保持多小波的系数原值；采用软阈值函数量化，重构的多小波系数和原值之间存在恒定偏差的问题，相当于系数幅值的压缩，减少了重构信号的能量，重构后的信号幅值会略微有所下降。而采用改进后的软阈值函数量化时，当分解的系数大于等于阈值时，随着分解系数值的增加会逐渐地逼近真实的多小波系数，虽然幅值也会有所下降，但是去噪效果接近硬阈值。
　本文提出了一种改进的软阈值函数，有效克服了硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的现状，通过使用LabVIEW和MATLAB混合编程技术，在LabVIEW中实现了对超声探伤信号的多小波阈值去噪处理，并且实现了消噪波形显示、消噪数据保存和频谱分析等功能。既保持了LabVIEW友好的界面显示，又扩展了LabVIEW的多小波阈值去噪功能。实验结果表明，改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显的提高了信噪比，克服了软阈函数在重构多小波系数时存在恒定偏差的缺点。通过对比多小波阈值去噪与单小波阈值去噪后的结果，可以清楚看出，多小波去噪效果有较明显的优势，尤其在信号被噪声湮没的情况下，多小波还能准确地重构出原始信号，能够更加准确地反映出微小伤痕的情况，有利于提取能超声探伤信号中的缺陷信息。
参考文献
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