文献

J-GLOBAL ID：201702268925610894   整理番号：17A0260110

経験的モード分解とS変換に基づく欠陥エコーエコー検出法【JST・京大機械翻訳】

Ultrasonic Defect Echoes Identification Based on Empirical Mode Decomposition and S-transform

著者 (4件)： Zeng Xiang (The State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control, Zhejiang University) ,  Zhou Xiaojun (The State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control, Zhejiang University) ,  Yang Chenlong (The State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control, Zhejiang University) ,  Chen Yuechao (The State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control, Zhejiang University)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 47  号： 11  ページ： 414-420  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 金属材料の超音波欠陥における微小欠陥エコーを検出するために,金属材料の後方散乱信号モデルを確立し,中心周波数推定における偏のモデルを論じ,経験的モード分解(EMD)とS変換に基づく欠陥エコー検出法を提案した。まず第一に,オリジナル信号をEMDによって処理して,時間スケール信号によって初期雑音除去を実現した。EMDによるノイズ除去のために,S変換と最大クラス間分散に基づく雑音除去アルゴリズムを実行して,二次雑音除去を実行して,信号対雑音比がより大きいが,信号対雑音比がより大きい信号を得ることができた。最後に,二次S変換を用いて,二次雑音除去におけるS変換によって引き起こされる欠陥を除去した。シミュレーション信号と実際のロッド検出信号の処理結果は,提案方法がノイズ除去と欠陥エコー検出に有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 後方散乱 ,  雑音低減 ,  *検出法 ,  アルゴリズム ,  金属材料 ,  周波数推定 ,  SN比 ,  超音波 ,  雑音除去 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 信号モデル ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： metallic defect ,  ultrasonic NDT ,  echoes detection ,  empirical mode decomposition ,  S-transform

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経験的モード分解 ,  S変換 ,  欠陥 ,  エコー ,  検出法