一种基于EEMD算法的超声波横波起跳点识别方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202011286648.1
IPC分类号：G01N29/44
申请日期：
2020-11-17
申请人：
江西理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于EEMD算法的超声波横波起跳点识别方法及系统
申请号	CN202011286648.1	申请日期	2020-11-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-02	公开/公告号	CN112595782A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N29/44 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N29/20 （转入G01N 29/032，G01N 29/11） G01N29/44 处理探测的响应信号〔8〕	IPC分类号	G;0;1;N;2;9;/;4;4查看分类表>
申请人	江西理工大学	申请人地址	江西省赣州市红旗大道86号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江西理工大学	当前权利人	江西理工大学
发明人	管华栋;王观石;潘熙
代理机构	湖北武汉永嘉专利代理有限公司	代理人	王丹

摘要

本发明提供一种基于EEMD算法的超声波横波起跳点识别方法，提取原始的超声波横波信号，去除直流分量；提取超声波测试系统的噪声特征；该噪声特征从横波起跳前的信号中提取；采用EEMD算法对去除直流分量的超声波横波信号进行分解，获取频率成分由高到低的模态分量；EEMD算法为集成经验模态分解算法；提取各模态分量的频率特征，并计算各模态分量的能量；根据各模态分量的能量，排除噪声特征后，重构超声波横波信号，识别横波起跳点。本发明可以对不同声学特征主导的横波波形进行噪声与有效信号的区分并排除噪声干扰，使重构信号最大限度接近于有效信号，从而精确识别横波波形起跳点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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