为了降低信号的采样速率,减少采集数据量,针对非严格有限新息率(Finite Rate of Innovation,FRI)信号,提出了一种基于Hilbert变换的超声脉冲信号FRI采样方法。将脉冲超声检测信号通过Hilbert变换解包络,形成具有有限新息率的脉冲信号,利用低速采样系统实现了脉冲超声检测信号的低速采样。通过零化滤波器方法从低速采样信号中解算出了脉冲超声检测信号的峰值时刻点,实现了对检测信号的参数估计。通过加入加性高斯白噪声验证了该采样方法对噪声的适应能力。试验结果表明,该低速采样方法可减少信号的采集数据量,并准确估计出峰值到达时刻点。
在管道超声无损检测中,超声回波信号常受到噪声干扰或者因管道壁缺陷原因导致回波波形重叠,故检测信号很难判断缺陷大小。现采用一种基于经验模态分解(Empirical Model Decomposition,EMD)的方法,对超声回波信号的到达时间进行准确识别。该方法首先把原始采集的超声回波信号进行经验模态分解,预处理回波信号中的噪声干扰,处理后的信号通过正交检波处理得到该信号的峰值包络,则该包络的峰值时刻对应了回波信号的到达时刻。通过对实测缺陷信号的试验,验证了该方法的可行性和准确性。
