当前用于超声检测信号处理的方法主要有空间平均、自适应滤波、频谱分析、裂谱分析等。由于超声检测信号是非平稳信号，通常这类信号采用时频联合分析（Gabor变换、小波（包）分析等）效果比较好。时间和频率是描述信号的两个最重要的物理量，时频分析方法提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系，能够揭示出更丰富的信号内涵，因此选择小波包分析对超声检测信号进行消噪处理，小波包分解原理^[151]如图4-4所示。

图4-4 小波包分解原理

其中，L_pi、H′_pi、L′_pi、H_pi分别表示不同尺度、不同分支的低、高通滤波器；S（n）表示待分解的信号；A_i、D_i表示不同分解尺度的低频、高频分解系数。(www.daowen.com)

小波分析消噪通过在信号的小波分解系数上作用阈值算子，将大部分噪声及接近噪声强度的小波系数均视为零而舍去，使信号中隐含的能量集中反映在少数几个振幅较大的小波系数上。小波包分解则是对小波分解中得到的高频分量继续分解为若干子频带，并且提取每个子频带的阈值，因此具有更精细的消噪能力。

由小波包分析降噪的原理可知，影响超声波检测信号消噪质量的主要因素包括小波母函数、分解层数、阈值算子的选择和确定。因此，本书将从这几方面讨论如何有效提高超声检测信号消噪的质量，从而保证激光熔覆再制造零件质量超声检测评价结果的可靠性。