[发明专利]基于K-SVD训练局部字典的高频超声稀疏去噪方法及系统有效
| 申请号： | 202110800782.7 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113449683B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 宿磊;谈世宏;李可;顾杰斐 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N7/00 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 夏苏娟 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于K‑SVD训练局部字典的高频超声稀疏去噪方法及系统，包括以下步骤：获取待测样品的高频超声检测信号；将获取的超声检测信号截取为长度为n的局部信号，组成数据集；利用数据集和K‑SVD训练局部字典；利用训练好的局部字典对局部信号进行稀疏分解，得到稀疏系数矩阵；利用稀疏系数矩阵重构超声检测信号的所有局部信号；利用重构的所有局部信号和贝叶斯最大后验概率估计全局信号，重构全局高频超声检测信号，完成去噪。本发明提高高频超声信号的信噪比和检测精度，可以更有效的观察到样品内部微缺陷的反射信号及位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svd 训练 局部 字典 高频 超声 稀疏 方法 系统 | ||
【主权项】：
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