基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法

摘要

本发明涉及一种基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法，首先求超声信号的希尔伯特变换，得到解析信号；然后求解析超声信号的模糊函数；最后针对训练集样本，用K-L变换将超声信号的模糊函数映射到低维特征空间。本发明采用基于模糊函数的模的时移和频移不变性的回波信号分类方法，可以解决特征提取时的预处理方法存在的问题，克服不同缺陷回波信号的到达时间和检测时探头中心频率对特征提取的影响。本发明具有很好的抗噪性，分类效果好，有着广泛的应用前景。

主权项

一种基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法，其特征在于，首先利用希尔伯特变换将超声无损检测的射频回波信号转换为解析信号；然后求出解析信号的模糊函数，得到超声信号的模糊域表示；用K-L变换将超声信号的模糊函数映射到新的低维特征空间，对训练集样本的模糊函数进行特征提取，得到新的低维特征空间的正交基向量；最后用矩阵变换求出待识别样本在新的低维特征空间的投影作为特征，用统计识别或神经网络识别方法实现超声信号分类。