为解决激光超声技术对现代工业中零部件缺陷的快速分析、检测的问题, 本文经多次试验提取了不同缺陷深度下超声表面波信号, 并对信号进行截取、去噪、平滑等预处理; 通过HHT对预处理后反射回波信号的计算分析, 获取不同缺陷深度的反射回波的各阶IMF以及Hilbert能量谱和Hilbert边际谱, 并从中对信号的时频域特征信息进行提取分析。结果表明: 缺陷的加深使得相邻波峰波谷的最大倾斜率逐渐减小, 信号的IMF2分量的中心频率及能量随之呈增长趋势, 信号低频部分能量呈指数增长, 对总能量贡献率增大, 信号的幅频波动变得平稳, 收敛频率减小, 信号的幅频收敛性变得更好。

针对光纤周界安防系统入侵信号的非线性、非平稳性和间歇性等特点，提出了一种时域与频域特征相结合的方法，对光纤周界安防系统入侵振动信号进行识别与定位。采用计算嵌入维数方法，确定信号的最小分帧长度，因而能够较好地保留信号时间序列内在的动力学特性；提出了对入侵振动信号两级判定识别方法，利用短时能量和短时平均过零率特征来判断是否有振动信号产生，依据振动信号各层小波系数的能量分布特点来识别入侵信号，该方法有效地降低了周界安防系统的漏识率和误识率；为提高入侵信号定位的准确性，采用小波域贝叶斯自适应阈值对入侵信号作降噪处理，将重建的信号转换到频率域来确定入侵信号的位置。通过实验验证了所提方法的有效性。