LabVIEW与MATLAB协同：超声探伤信号多小波去噪的创新方法

本文主要探讨了基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析及其在实际应用中的改进方法。超声探伤是无损检测的重要手段，然而信号中的噪声往往会影响缺陷信息的准确提取。传统的单小波阈值去噪方法存在硬阈值函数不连续和软阈函数恒定偏差的问题。为了克服这些局限，研究者提出了一个改进的软阈值函数，它结合了多小波分析的优势，如局部化能力、对称性、正交性和短支撑性，能够在去噪过程中更好地保留信号特征。 多小波阈值去噪原理基于Besov空间，通过分解信号为多个不同尺度的小波系数，然后选择合适的阈值对噪声进行抑制，同时尽可能保留信号的有效成分。然而，直接在LabVIEW中实现多小波算法之前，由于LabVIEW缺乏对多小波算法的支持，通常会借助于MATLAB的强大数值处理能力。因此，本文采用LabVIEW和MATLAB混合编程技术，通过在LabVIEW中嵌入MATLABScript节点，将MATLAB中的多小波函数引入到信号处理流程中。 具体实施步骤包括： 1. 在LabVIEW中创建一个VI，添加MATLABScript节点来调用MATLAB环境中的M文件，这些M文件包含自定义的多小波函数。 2. 需要确保在MATLABScript节点中设置正确的M文件路径，以便正确加载和执行多小波处理函数。 3. 通过MATLABScript节点执行去噪操作，处理超声探伤信号，得到消噪后的波形和数据，同时进行频谱分析。 4. 实验结果显示，多小波阈值去噪相较于单小波方法在超声探伤信号中表现出更好的去噪效果，改进的软阈值函数显著提升了信噪比，从而能更有效地从噪声中提取出缺陷信息。 这种混合编程方法不仅扩展了LabVIEW在多小波信号去噪方面的功能，还使得用户能够在熟悉的LabVIEW界面下享受MATLAB的强大计算能力，提高了工作效率。这种技术在金属探伤等领域具有广泛的应用前景，有助于提高检测的精确性和可靠性。