Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Giải mã tín hiệu siêu âm dựa trên sóng con trong đánh giá không phá hủy
Tóm tắt
Trong nghiên cứu này, bài toán ngược về tái cấu trúc hàm phản xạ của một môi trường được xem xét trong khuôn khổ phân giải mù. Xung siêu âm được ước lượng dựa trên thống kê bậc cao, và bộ lọc Wiener được sử dụng để thu được hàm phản xạ siêu âm thông qua các mô hình dựa trên sóng con. Một phương pháp mới cho việc ước lượng tham số của bước lọc ngược được đề xuất trong lĩnh vực đánh giá không phá hủy, dựa trên lý thuyết khử nhiễu thể ký Fourier-Wavelet được điều chỉnh (ForWaRD). Phương pháp mới này có thể được coi là một giải pháp cho bài toán mở về việc điều chỉnh khung ForWaRD để thực hiện việc ước lượng kernel tích chập và khử nhiễu một cách phụ thuộc lẫn nhau. Kết quả cho thấy các nghiệm ổn định của xung đã ước lượng và sự cải thiện của tín hiệu tần số vô tuyến (RF) cân nhắc đến tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và độ phân giải dọc. Các mô phỏng và thí nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất có thể cung cấp các ước lượng mạnh mẽ và tối ưu về hàm phản xạ.
Từ khóa
#siêu âm #đánh giá không phá hủy #khử nhiễu #sóng con #hàm phản xạ #ước lượng tham số #tích chập #Fourier-WaveletTài liệu tham khảo
Abeyratne, U.R., Petropulu, A.P., Reid, J.M., 1995. Higher order spectra based deconvolution of ultrasound images. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr., 42(6): 1064–1075. [doi:10.1109/58.476550]
Adam, D., Michailovich, O., 2002. Blind deconvolution of ultrasound sequences using nonparametric local polynomial estimates of the pulse. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 49(2):118–131. [doi:10.1109/10.979351]
Donoho, D.L., 1995. De-noising by soft-thresholding. IEEE Trans. Inform. Theory, 41(3):613–627. [doi:10.1109/18.382009]
Honarvar, F., Sheikhzadeh, H., Moles, M., Sinclair, A.N., 2004. Improving the time-resolution and signal-to-noise ratio of ultrasonic NDE signals. Ultrasonics, 41(9):755–763. [doi:10.1016/j.ultras.2003.09.004]
Kaaresen, K.F., Bolviken, E., 1999. Blind deconvolution of ultrasonic traces accounting for pulse variance. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr., 46(3):564–573. [doi:10.1109/58.764843]
Mesa, H., 2005. Adapted wavelets for pattern detection. Lecture Notes in Computer Science, 3773:933–944.
Michailovich, O., Adam, D., 2003. Robust estimation of ultrasound pulses using outlier-resistant de-noising. IEEE Trans. on Medical Imaging, 22(3):368–381. [doi:10.1109/TMI.2003.809603]
Neelamani, R., Choi, H., Baraniuk, R., 2004. ForWaRD: fourier-wavelet regularized deconvolution for ill-conditioned systems. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr., 52(2):418–432.
Oppenheim, A.V., Schafer, R.W., 1989. Discrete Time Signal Processing. London Prentice-Hall, p.768–825.
Pan, R., Nikias, C., 1988. The complex cepstrum of higher order cumulants and nonminimum phase system identification. IEEE Trans. ASSP, 36(2):186–205.
Swami, A., Mendel, J.M., Nikias, C.L., 1998. Higher-order Spectral Analysis Toolbox for Use with Matlab. http://www.mathworks.com
Taxt, T., 1997. Comparison of cepstrum-based methods for radial blind deconvolution of ultrasound images. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr., 44(3):666–674. [doi:10.1109/58.658327]
Wan, S., Raju, B.I., Srinivasan, M.A., 2003. Robust deconvolution of high-frequency ultrasound images using higher-order spectral analysis and wavelets. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelect. Freq. Contr., 50(10):1286–1295. [doi:10.1109/TUFFC.2003.1244745]