基于EWT-FastICA的水下超声回波信号降噪方法研究

针对水下超声无损检测易受噪声信号干扰导致缺陷检测精度低的问题,提出基于经验小波变换(EWT)结合快速独立分量分析(FastICA)的水下超声回波信号降噪方法。首先,应用EWT算法对超声回波信号进行分解,得到不同尺度的模态分量(IMF);其次,通过模糊熵(FuzzyEn)算法计算各模态分量模糊熵值,筛选出所需要的模态分量;最后,进行FastICA运算,将筛选出的IMF重构,最终实现超声回波信号与噪声信号的盲源分离,得到纯净的超声回波信号。仿真与实例实验表明,EWT-FastICA结合的降噪方法在超声回波信号降噪处理中,改善了传统经验模态分解出现的模态混叠、端点效应,以及过包络、欠包络等现象,并且降噪处理过程更加快速、准确,可应用于类似的水下超声检测信号降噪处理。