MATLAB小波分析与BP神经网络超声信号处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成小波变换和BP神经网络，对超声回波信号进行噪声抑制与特征识别。通过小波多尺度分解有效去除电子和结构噪声，结合神经网络提取缺陷特征，提升超声检测精度。

详 情 说 明

基于小波分析与BP神经网络的超声回波信号噪声抑制与特征识别系统

项目介绍

本项目开发了一个集成小波分析和BP神经网络的超声检测信号处理系统，主要用于抑制超声回波信号中的电子噪声和结构噪声干扰，并提取有效的缺陷特征信息。系统首先通过小波变换对原始超声信号进行多尺度分解，然后利用BP神经网络对分解后的信号分量进行智能识别和重构，最终实现噪声的有效滤除和缺陷特征的准确提取。

功能特性

• 多尺度信号分解：采用小波变换对超声回波信号进行多尺度分解，提取不同频带的信号特征
• 智能噪声识别：基于BP神经网络的小波系数分类，准确区分噪声分量与有效信号
• 自适应信号重构：根据神经网络识别结果重构去噪后的超声信号
• 缺陷特征提取：从去噪信号中提取缺陷的类型、位置、大小等关键参数
• 性能量化评估：提供信噪比改善指标和误差收敛曲线等量化评估结果
• 可视化分析：生成小波分解系数图谱和信号处理过程的可视化结果

使用方法

1. 数据准备：准备原始超声回波信号数据（采样频率≥20MHz）、噪声类型标注数据和缺陷特征参考数据
2. 参数设置：配置小波基函数选择参数（如dbN、symN等）和神经网络训练参数（隐藏层节点数、学习率等）
3. 系统运行：执行主程序开始信号处理流程
4. 结果分析：查看输出的去噪信号、噪声分量、缺陷识别报告和性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：≥8GB RAM（推荐16GB以上）
• 存储空间：≥1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了超声信号的完整分析链路。该文件首先完成数据加载与参数初始化工作，随后执行小波多尺度分解算法将原始信号分解为不同频带的分量。接着调用神经网络模块对各分量进行智能识别与分类，区分噪声与有效信号成分。基于识别结果，程序进行信号重构并计算去噪性能指标，最终生成包含缺陷特征的分析报告和多种可视化结果，为用户提供全面的信号处理分析。