于金涛，赵树延，王 祁

(1.哈尔滨工业大学自动化测试与控制系，150001 哈尔滨，hityjt@sina.com;2.哈尔滨商业大学计算机信息与工程学院，150028 哈尔滨)

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

于金涛1，2，赵树延1，王 祁1

(1.哈尔滨工业大学自动化测试与控制系，150001 哈尔滨，hityjt@sina.com;2.哈尔滨商业大学计算机信息与工程学院，150028 哈尔滨)

为了解决声发射信号去噪问题，在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上，提出将二者相结合的去噪方法，包括IMF-Wavelet方法，EMD-Wavelet方法和Wavelet-EMD方法.利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析.结果表明:对于标准信号，Wavelet-EMD方法无论在高信噪比还是低信噪比情况下，都具有较稳定的去噪效果;小波阈值去噪对声发射信号去噪效果不理想，EMD-Wavelet和Wavelet-EMD方法对于声发射信号去噪效果较稳定.

经验模态分解;小波变换;阈值;去噪;声发射

声发射信号含有大量与缺陷性质相关的信息，但同时也掺杂着各种干扰和噪声，从背景噪声中识别出微弱的缺陷信号一直是个难题.对于由偶然因素引起的脉冲干扰噪声很容易通过限幅滤波法、中值滤波法和算术平均法等方法去除［1］.而对于被检测材料内部产生的一些在时域上看似随机分布的背景噪声，为检测缺陷带来困难.另外在声发射波传播的各个环节也极易引入各种噪声，包括因检测系统和各种原因引起的回路噪声，如前置放大器引起的电子噪声及因加载装置在加载过程中……