摘要
在超声无损检测中,粗晶材料(奥氏体钢)的晶粒噪声往往使材料的缺陷信号变得难以识别。在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上,利用小波分析法消除晶粒噪声以实现有效识别缺陷的目标。利用此方法进行实际粗晶材料超声信号分析。
It was difficult to identify the ultrasonic defect signals of coarse grained materials, so a wavelet analysis method was applied to reduce the grained noise based on the discussion of the frequency spectrum distribution of the defect signals and grained noise. The experimental results show that the SNR can be improved highly by this method.
出处
《中国有色金属学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第2期94-96,共3页
The Chinese Journal of Nonferrous Metals
基金
国家教委博士点基金
北京市自然科学基金
关键词
超声波
无损检测
小波变换
粗晶
奥氏体钢
coarse grain ultrasound nondestructive testing wavelet transform