自适应稀疏分解优化微弱超声回波提取 | 网络首发 -- 中国光学期刊网

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激光与光电子学进展

ESCI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图

2020年第57卷第20期3页

自适应稀疏分解优化微弱超声回波提取

孙静 ¹苏映新 ²

录用时间：2020-02-02

网络首发时间：2020-03-31

论文栏目

作者单位

¹ 辽宁对外经贸学院

² 辽东学院

论文摘要

为提高低信噪比环境中微弱超声回波信号的提取，提出自适应MP稀疏分解的超声回波提取算法，算法将具有连续空间搜索能力的PSO算法引入到MP稀疏分解中，以缓解MP原子集的遍历有限性需求与超完备性之间的矛盾，通过改进PSO算法的参数自适应设置及MP算法的目标函数和重构函数，实现自适应PSO优化的MP稀疏分解算法，并建立了连续Gabor原子集，提高了最优原子与不同参数超声回波信号的匹配程度，最后由最优原子集通过重构函数对回波信号进行重构，实现对回波的降噪和准确提取。实验结果表明，所提识别算法显著降低了计算量，效果优于已有小波阈值等算法且具有较好鲁棒性。

超声回波提取自适应粒子群优化匹配追踪超完备Gabor原子集

引用本文

孙静, 苏映新. 自适应稀疏分解优化微弱超声回波提取[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(20): 3.

DOI：10.3788/lop57.201103

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