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摘要
钢轨表面缺陷的漏磁检测会受到巡检速度等因素的影响，导致背景噪声增大，检测灵敏度降低。为了增强缺陷信号特征，提高漏磁信号的信噪比，提出了一种基于最小熵解卷积的漏磁信号处理方法。通过目标函数法，计算得到最优的逆滤波器参数，对采集到的漏磁信号进行滤波处理。为衡量最小熵解卷积算法滤波效果，将处理得到的缺陷信号和背景噪声信号的峰峰值与小波变换法和中值滤波法进行对比。实验结果表明，最小熵解卷积算法对缺陷信号起到了明显的增强作用，且其效果优于小波变换和中值滤波。
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单位自动化学院; 南京航空航天大学
