沈希忠 葉秋澤
(上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,上海,201418)
超聲在傳播時(shí),由于受到材質(zhì)不均勻、材料內(nèi)部雜質(zhì)等的影響而使接受回波信號(hào)受到噪聲的干擾,有時(shí)這種干擾會(huì)淹沒(méi)所檢測(cè)的裂紋信號(hào),因此必須經(jīng)過(guò)增強(qiáng)處理[1-3]。超聲增強(qiáng)的目的就是從帶噪信號(hào)中恢復(fù)原始的超聲接收信號(hào),提高信噪比,其應(yīng)用十分廣泛,如超聲檢測(cè)、超聲成像[4]等。超聲接收信號(hào)中噪聲干擾豐富,如高斯噪聲、背景噪聲等,文獻(xiàn)[1]提出了主元分析法減弱由于多途而產(chǎn)生的背景噪聲,但超聲增強(qiáng)與聲學(xué)信號(hào)增強(qiáng)一樣,超聲接收信號(hào)的增強(qiáng)方法有很多,如小波方法、卡爾曼濾波和MMSE等,本文重點(diǎn)探討譜減法[5]和維納濾波法[6],其中維納濾波是基于最小均方誤差準(zhǔn)則下構(gòu)造的一種濾波器[4]。其中維納濾波的應(yīng)用非常廣泛,如在圖像處理上的應(yīng)用。另外,還可以從偽影的角度探討噪聲抑制,如文獻(xiàn)[7]提出空間位移復(fù)合方法校正位移估計(jì),從而抑制偽影噪聲。超聲增強(qiáng)方法大都用到短時(shí)譜估計(jì),傳統(tǒng)的短時(shí)譜估計(jì)的方法存在著殘留噪聲大的問(wèn)題,如譜減法存在“音樂(lè)噪聲”問(wèn)題。為此,有學(xué)者提出了有效地抑制殘留噪聲的方法,如Ephriam和Malah方法[8]、Israel Cohen[9]的改進(jìn)方法和Scalart[10]。本文總結(jié)了維納濾波原理,并將維納濾波應(yīng)用于超聲回波信號(hào)的增強(qiáng),提出具體的應(yīng)用方法和流程圖,解決信噪比自適應(yīng)估計(jì)的具體方案,分析比較在不同信噪比下的維納濾波效果,并與譜減法去噪效果進(jìn)行比較。
圖1 材料裂紋的超聲檢測(cè)Fig.1 Ultrasonic detection of material crack
在超聲檢測(cè)材料裂紋時(shí),如圖1所示,超聲傳感器Tx發(fā)射一個(gè)超聲波信號(hào),超聲信號(hào)在材料空間(由邊緣B,T,L,R構(gòu)成)傳播時(shí)遇到裂紋(圖中標(biāo)注為Flaw)而發(fā)生反射等聲學(xué)現(xiàn)象,被傳感器Rx接收的信號(hào)為
r(t)=βs(t-τ)
(1)
式中:β為超聲信號(hào)在傳播過(guò)程中的衰減因子,τ為接收信號(hào)的延遲時(shí)間。
圖2 測(cè)鐵軌裂紋的超聲信號(hào)Fig.2 Ultrasonic echo of railroad rail
超聲在傳播過(guò)程中,不可避免地受到多種因素的影響而呈現(xiàn)復(fù)雜多變的噪聲干擾。如材料界面的影響,超聲在上下表面會(huì)形成很強(qiáng)的反射波,如果裂紋離界面很近,這種發(fā)射波會(huì)淹沒(méi)裂紋信號(hào),文獻(xiàn)[1]重點(diǎn)研究了如何去除這種干擾。又如材料內(nèi)部材質(zhì)的不均勻和雜質(zhì)的影響,超聲在傳播過(guò)程中當(dāng)遇到此類(lèi)情況可能呈現(xiàn)復(fù)雜多變的反射、繞射和衍射等聲學(xué)現(xiàn)象,一般很難具體用數(shù)學(xué)公式來(lái)說(shuō)明,但可以用統(tǒng)計(jì)的方法加以描述。另外,傳感器在發(fā)射和接收過(guò)程中存在一定的電子干擾噪聲,還有材料表面不可避免存在一定的粗造度,使得超聲信號(hào)在發(fā)射和接收時(shí)收到表面凹凸的影響而呈現(xiàn)一定衰減和延遲現(xiàn)象,所有這些現(xiàn)象使得接收信號(hào)呈現(xiàn)隨機(jī)噪聲的特點(diǎn)。
被測(cè)超聲信號(hào)rm(t)是平穩(wěn)隨機(jī)干擾噪聲信號(hào)n(t),并疊加有發(fā)射信號(hào)β0s(t-τ0)、表面反射信號(hào)βWs(t-τW)和缺陷的反射信號(hào)βFs(t-τF)等,式(1)可以修改為
(2)
(3)
式中E為期望均值。通過(guò)求導(dǎo)求駐點(diǎn),可以求得式(3)的最佳值W(f),即最小均方誤差維納濾波器[8]為
(4)
式中:PRR(f)=E[Rm(f)Rm*(f)];PSR(f)=E[Ro(f)Rm*(f)];Ro(f)為ro(t)的傅里葉變換。由于噪聲信號(hào)與反射信號(hào)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立,因此PSR(f)=E[Ro(f)Ro*(f)]=PSS(f),同樣地,PRR(f)=PSS(f)+PNN(f),PNN(f)=E[N(f)N*(f)],N(f)為n(t)的傅里葉變換,代入式(4),有[4]
(5)
(6)
可見(jiàn),超聲信號(hào)的維納濾波可以用信噪比表示(此處定義與下文用dB表示的信噪比不同),問(wèn)題的關(guān)鍵在于如何估計(jì)此信噪比。
由式(6)可知,維納濾波的關(guān)鍵是信噪比的估計(jì)。假設(shè)所檢測(cè)的材質(zhì)是均勻的,那么超聲接收信號(hào)的噪聲是平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),其功率估計(jì)比較簡(jiǎn)單,但由于受到其他如材料塊中的孔反射、表面反射等的影響,所以具體處理時(shí)必須加以剔除,也就是噪聲估計(jì)時(shí)必須首先判斷有無(wú)超聲反射,如果是反射波則進(jìn)行維納濾波,如果是噪聲則用于信噪比的估計(jì)。與語(yǔ)音信噪比[8]估計(jì)一樣,首先設(shè)定一個(gè)噪聲閾值vthreshold。并計(jì)算
如果vthreshold,即判斷為噪聲段,則估計(jì)后驗(yàn)信噪比
然后計(jì)算先驗(yàn)信噪比為
(7)
否則,判斷為存在反射波,利用式(6)進(jìn)行維納濾波。
圖3 超聲回波的包絡(luò)線與初始噪聲判斷Fig.3 Envelope of ultrasonic echo with initial decision of noise
由式(7)可見(jiàn),噪聲功率譜PNN(f)在維納濾波中很重要。為了自適應(yīng)地計(jì)算PNN(f),先對(duì)被測(cè)回波rm(t)作Hilbert變換求出其包絡(luò),如圖3所示,點(diǎn)線為原回波信號(hào),藍(lán)線為其包絡(luò),水平綠線為設(shè)置噪聲的判斷值,其值以下假設(shè)為噪聲干擾,大于此判斷值為脈沖。然后再對(duì)所有噪聲段的功率譜分段統(tǒng)計(jì)平均,并設(shè)為初始噪聲功率PNN,0(f),則自適應(yīng)計(jì)算噪聲段功率譜為
PNN(f)=βPNN,c(f)+(1-β)PNN,0(f)
(8)
式中:PNN,c(f)為當(dāng)前噪聲段的功率譜,β為用于噪聲段功率譜估計(jì)的自適應(yīng)加權(quán)系數(shù),一般取0.5~0.9,本文取0.9。
利用維納濾波進(jìn)行超聲信號(hào)增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)如圖4所示,超聲信號(hào)因反射而疊加的超聲小波使其呈現(xiàn)短時(shí)平穩(wěn)特性,因此需要分幀處理,一般每幀長(zhǎng)度近似為1~20 μs,同時(shí)加窗也使得信號(hào)頻譜具有較好的局部特性,常用的由Hamming窗。與分幀、加窗和FFT對(duì)應(yīng)的逆變換有IFFT、重疊相加和去窗口效應(yīng)。框圖中的維納濾波和信號(hào)比估計(jì)分別見(jiàn)式(6,7)。
圖4 超聲信號(hào)的維納濾波Fig.4 Wiener filter of echo
為了獲得維納濾波對(duì)超聲回波信號(hào)的濾波效果,作者設(shè)計(jì)了一段鐵軌,并加工有一孔作為裂紋。由于現(xiàn)場(chǎng)平均處理比較耗時(shí),因此考慮直接獲取回波信號(hào),而不進(jìn)行平均,但這樣獲取的回波難以計(jì)算其信噪比。為此,采集回波時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行了32次平均,并作為干凈的信號(hào),采樣頻率為40 MHz,然后分別疊加高斯噪聲,疊加后的回波信噪比(定義為10log(PSS(f)/PNN(f)))分別為5,6,6.5,7,7.5,8和8.5 dB,濾波所用分幀長(zhǎng)度64點(diǎn),為1.6 s,采用矩形窗(也可以用其他窗函數(shù),如Hanning窗等,其效果類(lèi)似),噪聲閾值vthreshold具體見(jiàn)表1。為了說(shuō)明維納濾波在超聲回波上的效果,與譜減法[9]相比,下面表格和圖例同時(shí)給出維納濾波與譜減法的去噪效果。
表1 維納濾波前后的信噪比
圖5為實(shí)測(cè)超聲回波信號(hào)維納濾波前后的比較,維納濾波后信噪比由原7 dB提升到24.10 dB,信噪比提高了17 dB,而譜減法后的信噪比為8.34 dB。
圖5 超聲回波的維納濾波的比較Fig.5 Comparison of the Wiener filtering and spectral subtraction
圖6 維納濾波前后的信噪比Fig.6 Comparison of signal-noise-ratio before and after the Wiener filtering
圖6為維納濾波前后的信噪比比較,圖中用“*”表示原始信號(hào)的信噪比,“o”表示維納濾波后的信噪比,“+”表示譜減法去噪后的信噪比。為了獲得比較好的維納濾波效果,適當(dāng)調(diào)整噪聲閾值vthreshold,見(jiàn)表格1。其中第4點(diǎn)7 dB信噪比的超聲回波濾波前后見(jiàn)圖5中圖所示,濾波后的信噪比見(jiàn)表格1。由此可見(jiàn),超聲回波信號(hào)經(jīng)過(guò)維納濾波后信噪比提高了,比譜減法去噪效果好。
圖7為真實(shí)采集的鐵軌超聲檢測(cè)信號(hào),沒(méi)有進(jìn)行平均,圖7(b)為維納濾波后的回波,圖7(c)為用譜減法獲得的去噪回波,可見(jiàn)兩種方法都使得裂紋部分(用橢圓圈注)更加清晰,維納濾波后的圖像最清晰。
圖7 鐵軌超聲回波的維納濾波前后信號(hào)Fig.7 Demo of the railroad ultrasonic echo
本文提出了維納濾波超聲增強(qiáng)的具體實(shí)現(xiàn)方法,同時(shí)給出統(tǒng)計(jì)平均無(wú)脈沖段的初始噪聲功率譜估計(jì)方法,自適應(yīng)計(jì)算噪聲段功率譜,并進(jìn)行維納濾波。超聲實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,維納濾波的該實(shí)現(xiàn)方法在超聲降噪方面比譜減法更加有效,實(shí)驗(yàn)中維納濾波后信噪比提高了十幾個(gè)分貝,使得裂紋信號(hào)更加清晰。
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