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于金涛 著

图书标签:

• 声发射
• 信号处理
• 算法
• 无损检测
• 结构健康监测
• 数据分析
• 模式识别
• 传感器技术
• 工程应用
• 故障诊断

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122298553

版次：1

商品编码：12122627

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：139

字数：124000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书适宜从事无损监测的专业人士参考。
无损检测技术是控制产品质量、保证设备安全的重要手段之一，而声发射技术作为新型无损检测技术，对于在线实时监测具有非常广阔的应用前景。本书对于声发射技术进行了详细的阐述和分析，对于各种回收信号的收集与处理进行了详细的分析和对比，并以复合材料为例，对于信号处理和算法的研究与设计进行了详细的论述。

内容简介

《声发射信号处理算法研究》简要介绍了声发射无损检测技术的原理、构成以及基本应用操作，详细介绍了声发射系统的设计、降噪、信号智能分析和对比以及定位算法的设计与应用。
本书适宜从事声无损检测的技术人员参考。

作者简介

于金涛，博士，副教授，硕士生导师，黑龙江省仪器仪表协会理事，现任哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院电子信息工程专业教研室主任。主要研究方向为：无线传感器网络、故障检测、声发射信号处理。曾赴美留学一年，从事信号处理方面的研究。主持完成省黑龙江省自然科学基金项目1项，主持完成厅局级项目2项，主要参与国家自然科学基金项目3项、参与省部级项目多项。近几年，在国内外期刊和会议上发表论文20余篇，其中SCI检索收录2篇，EI检索收录13篇。

内页插图

目录

第1章绪论1
1.1概述1
1.2无损检测技术分析3
1.3声发射检测技术研究现状及分析5
1.3.1声发射检测技术概念5
1.3.2声发射信号采集处理系统6
1.3.3声发射信号分析技术8
1.3.4声发射信号去噪技术12
1.3.5声发射源定位技术13
1.3.6声发射信号特征参数提取技术17
1.3.7声发射源识别技术19
1.4存在主要问题21

第2章声发射信号传播特性实验研究23
2.1引言23
2.2谐波小波包分析原理24
2.2.1二进谐波小波原理24
2.2.2广义谐波小波原理31
2.3声发射信号传播特性分析36
2.3.1声发射波的传播原理36
2.3.2声发射信号传播实例分析37
2.3.3声发射参数衰减结果43
2.3.4声发射信号衰减的谐波小波包分析46
2.4本章小结51

第3章声发射信号去噪算法研究52
3.1引言52
3.2小波阈值去噪原理53
3.2.1阈值函数选择及阈值优化55
3.2.2小波基函数的确定57
3.3经验模态分解及去噪原理59
3.3.1经验模态分解原理59
3.3.2经验模态分解的滤波特性60
3.3.3经验模态分解去噪原理62
3.4经验模式分解及小波结合去噪原理64
3.4.1IMF-Wavelet去噪原理64
3.4.2EMD-Wavelet去噪原理65
3.4.3Wavelet-EMD去噪原理65
3.5去噪效果评价65
3.6仿真实验及分析66
3.6.1标准信号去噪实验66
3.6.2模拟AE信号去噪实例分析71
3.7本章小结73

第4章声发射信号智能定位算法研究74
4.1引言74
4.2基于最小二乘支持向量回归的声发射源线性定位方法75
4.2.1最小二乘支持向量回归原理76
4.2.2基于粒子群算法的LS-SVM回归的参数优化77
4.2.3利用LS-SVM回归进行声发射源线性定位81
4.2.4声发射源线性定位实验分析83
4.3基于多输出支持向量回归的声发射源平面定位方法86
4.3.1单输出支持向量回归原理87
4.3.2多输出支持向量回归原理及算法88
4.3.3多输出支持向量回归算法仿真验证90
4.3.4声发射源平面定位实验与分析92
4.4本章小结99

第5章声发射信号识别算法研究100
5.1引言100
5.2基于谐波小波包分解的声发射信号特征提取101
5.2.1特征评价方法102
5.2.2谐波小波包分解特征提取步骤103
5.2.3谐波小波包分解频带确定104
5.3基于支持向量多分类器的声发射源类型识别105
5.3.1支持向量机分类原理106
5.3.2支持向量机多分类器设计109
5.3.3支持向量机模型参数优化111
5.4仿真分析及实验验证115
5.4.1基于小生境粒子群算法的SVM参数优化验证115
5.4.2压断实验116
5.4.3谐波小波包分解特征提取验证120
5.4.4支持向量多分类器声发射源类型识别验证122
5.5本章小结125

参考文献127

前言/序言

损检测技术是控制产品质量、保证设备安全运行的重要手段之一。随着我国现代化建设事业的迅猛发展，损检测理论研究和技术应用有了很大提高。我国相继建立了若干重点机构研究损检测新技术、新方法、新理论，制定不同行业的损检测规范、行业标准和国家标准。损检测技术在保证产品质量和工程可靠性上，在国家重大工程安全运行和系统寿命评估方面发挥着越来越重要的作用。
在实际生产及使用过程中，想要完全避免材料或构件的各种损伤是不切实际的。因此，要定期的对部件进行检测，及时修复和替换受损或不稳定的部件，以保证结构在整个使用寿命期的安全。对于检测，传统观念采取的是在发现问题后进行修补的方法，要求在发现危及安全的缺陷后立即进行修复。而新的损检测观念是预测并管理，要求能对可能发生的缺陷、故障进行预报，从而能在某一合适时间段内采取措施。这样才能在保证产品或结构安全的前提下，取得最大的经济效益。
随着现代工业和科学技术的发展，声发射(AE)技术的发展使这种新型的动态损检测技术成为了可能。作为新兴的动态损检测技术，声发射技术克服了传统损检测技术的很多缺点。声发射检测技术是损检测中的一种新方法，它可以提供连续的状态信息，适合于设备在线监控及早期破坏预警。通过声发射传感器采集声信号，再利用计算机信号处理系统对采集的声信号进行分析、转换、处理，以此为原理构成检测系统基于声发射技术的裂纹检测，通过监测构件裂纹生长过程中释放的能量，需对构件施加激励，能够检测损伤的位置、类型及其变化过程。在使用中，只需要在构件合适的位置安装声发射传感器，非常有利于部件的实时在线检测。利用声发射技术进行监测，可以在部件疲劳试验中及时地检测到损伤的产生、损伤的位置及损伤类型等信息，因此研究声发射检测技术，改进和提高部件损伤检测的效率和精度，对准确评估部件寿命及安全性是非常有意义的，而声发射检测技术的关键是声发射信号的处理算法。因此，本书不仅对相关的检测技术进行了原理和检测方法方面的介绍，同时着重对复合材料试件声发射信号处理算法进行了研究，相应的也介绍了一些常用的损检测技术，注意反映当前国内外损检测领域的最新动态和最研究成果，具体研究内容如下。
①通过断铅模拟实验，研究了声发射信号在复合材料上的传播特性。对碳纤维材料试件和蜂窝材料试件进行了传播特性断铅试验，并且利用谐波小波包分析了声发射信号在各个频带上的衰减特性。
②研究了基于经验模式分解和小波阈值去噪相结合的声发射信号去噪算法。在分析了经验模式分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上，将二者结合，提出了IMF-Wavelet去噪方法，EMD-Wavelet去噪方法和Wavelet-EMD去噪方法，实验结果表明，相比于经验模式分解和小波阈值方法，EMD-Wavelet和Wavelet-EMD方法对于声发射信号去噪效果在信噪比高和信噪比低的情况下都比较稳定。
③研究了基于最小二乘支持向量回归的声发射源线性定位算法和基于多输出支持向量回归的声发射源平面定位算法。针对LS-SVM回归线性定位器的参数选择问题，设计了基于小生境粒子群算法的LS-SVM回归参数优化选择方法。利用断铅模拟实验数据对LS-SVM回归线性定位器和M-SVR平面定位器进行了测试，并且与神经网络定位器的结果进行了比较，验证了支持向量机定位器在定位精度上的优势。
④研究了基于谐波小波包分解和支持向量多分类器的声发射源类型识别算法。研究基于特征类间距离与类内距离的特征评价方法，给出特征评价指标。利用特征评价指标选择了适合声发射源类型特征提取的谐波小波包分解频带。研究基于层次支持向量多分类机的声发射源识别方法，利用聚类算法来设计多分类器的拓扑结构，利用小生境粒子群算法对多分类机中的各个两分类机进行模型参数优化。最后利用碳纤维材料压断试验数据，验证了特征提取及声发射源类型识别方法的有效性和实用性，结果表明，谐波小波包特征提取方法有效地提取了声发射类型特征，在计算效率和特征区分度上均优于传统小波包特征提取方法，模型优化后SVM多分类器具有更好的整体性能，有效地解决了声发射源识别的小样本问题。
由于作者水平有限，书中不足之处请读者指正。

于金涛
2017.5.8

《静默的倾诉：探索物理世界的无形语言》 在我们习以为常的物质世界中，一切似乎都沉寂而稳定。然而，隐藏在日常表象之下，物体在承受压力、形变、甚至是内部结构发生微小变化时，会悄无声息地释放出一种独特而微妙的能量——声发射。这种能量以电磁波的形式传播，携带了关于材料内部状态、损伤程度和演化过程的宝贵信息。正如一个物体在承受压力时的“呻吟”，声发射信号正是物理世界在向我们“倾诉”它所经历的“故事”。 本书旨在揭开声发射现象的神秘面纱，深入探索其产生机制、信号特性以及如何通过先进的信号处理技术，将这些微弱的“呢喃”转化为具有深刻洞察力的知识。我们并非专注于某一种特定的材料或某一种特定的应用，而是致力于构建一个普适性的认知框架，帮助读者理解声发射信号的本质，并掌握分析和解读这些信号的核心方法。 第一章：声发射的起源——物理世界的微小震动 在本章中，我们将追溯声发射现象的根源。从材料力学的基本原理出发，我们将探讨物体在受到外力作用时，内部应力场的变化如何导致微观层面的断裂、滑移、形变甚至相变。这些微观事件会瞬间释放出能量，形成微小的应力波，并以超声波的速度在介质中传播。我们将详细阐述声发射产生的几种典型机制，例如： 微裂纹的萌生与扩展： 在材料内部，微小的缺陷或晶界可能会在应力集中下率先产生微裂纹。这些裂纹的生成、生长和合并，是声发射信号最主要的来源之一。我们将分析不同类型的裂纹（如张性裂纹、剪切性裂纹）产生的声发射信号在能量、频率和时域上的差异。 位错的运动与交互： 在金属等晶体材料中，位错是引起塑性变形的基本单元。位错的运动、塞积、攀移以及位错之间的交互作用，都会产生能量释放，从而形成声发射信号。我们将探讨位错运动的动力学过程及其与声发射信号的关系。 相变与脱粘： 在某些材料中，如陶瓷、复合材料，内部相变的发生或者界面处的脱粘，也会伴随能量的释放，产生可检测的声发射信号。我们将介绍这些非裂纹源声发射的特点。 我们将不仅仅停留在理论层面，还会通过实例说明，例如在金属拉伸实验中，随着载荷的增加，会观察到不同阶段的声发射活动，这些活动与宏观力学行为紧密关联。 第二章：声发射信号的“语言”——波形、频谱与时域特征 声发射信号并非简单的“声音”，它是一种复杂的时域波形，包含了丰富的时间和频率信息。在本章，我们将深入剖析声发射信号的各个维度，教你如何“听懂”它的“语言”。 时域特征： 幅值（Amplitude）： 这是衡量声发射事件能量大小的最直观指标。我们将讨论幅值与声发射源的强度、距离以及传播路径的影响。 上升时间和衰减时间（Rise Time and Decay Time）： 这些参数反映了声发射信号的瞬态特性，与声发射源的性质以及传播介质的阻尼有关。 持续时间（Duration）： 信号的持续时间提供了声发射事件发生过程长度的信息。 撞击数（Hits）： 在单位时间内被检测到的声发射事件数量，常用来衡量损伤的活跃程度。 能量（Energy）： 对信号幅值平方在一段时间内进行积分，可以得到更全面的能量信息，能更准确地反映事件的强度。 频域特征： 频谱（Spectrum）： 通过傅里叶变换，我们可以将时域信号转换到频域，分析信号中包含的频率成分。不同的声发射源会产生具有特定频率分布的信号。例如，微裂纹的扩展可能产生高频信号，而宏观断裂则可能产生更宽的频带。 中心频率（Centroid Frequency）和带宽（Bandwidth）： 这些参数可以帮助我们对声发射信号进行分类和识别。 其他重要特征： 信号的形状（Waveform Shape）： 即使幅值和频率相近，信号的波形细节也可能因源机制的不同而有所差异。我们将介绍如何通过分析波形形状来区分不同的损伤模式。 事件的关联性（Event Correlation）： 在多传感器阵列中，不同传感器接收到的信号到达时间差（Time of Arrival, TOA）可以用来定位声发射源。我们将介绍如何利用事件的关联性来确定损伤的位置。 通过对这些时域和频域特征的细致分析，我们将能够更准确地识别和表征声发射事件，为后续的损伤评估奠定基础。 第三章：数据处理的艺术——从噪声中提取真相 声发射信号极其微弱，常常淹没在各种环境噪声之中。如何有效地从纷繁复杂的背景中“淘金”，提取出有价值的声发射信号，是信号处理的关键所在。本章将详细介绍一系列行之有效的信号处理技术。 滤波技术： 带通滤波（Bandpass Filtering）： 根据声发射信号的典型频率范围，选择合适的滤波器，去除低频的机械振动噪声和高频的电磁干扰。 陷波滤波（Notch Filtering）： 用于滤除特定频率的周期性干扰，例如电力线路的工频干扰。 自适应滤波（Adaptive Filtering）： 能够根据实时噪声特性动态调整滤波参数，特别适用于噪声环境复杂多变的场景。 阈值检测（Thresholding）： 固定阈值法： 设置一个固定的阈值，只有当信号幅值超过该阈值时，才被认为是声发射事件。我们将讨论如何选择合适的固定阈值，以平衡漏检和误判。 动态阈值法（如RMS阈值）： 根据背景噪声的统计特性动态调整阈值，提高检测的鲁棒性。 降噪方法： 小波去噪（Wavelet Denoising）： 利用小波变换的多分辨率特性，将信号分解到不同尺度，分别处理，能够有效地去除噪声同时保留信号细节。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）与集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）： 这些方法能够将信号分解为一系列具有不同频率和振幅的固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），并通过选择性地重构IMF来去除噪声。 特征提取与降维： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 用于降低信号的高维特征空间，提取出最具代表性的特征，减少计算量，同时避免信息损失。 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）： 旨在从混合信号中分离出相互独立的信号源，在分离混合的声发射信号和噪声方面具有潜力。 本章强调的是，信号处理并非简单的“套公式”，而是需要根据具体的声发射源特性、测量环境以及应用目标，灵活选用和组合不同的处理技术，以达到最佳的分析效果。 第四章：定位与成像——“声”临其境的损伤诊断 仅仅检测到声发射信号还不够，知道“何时何地”发生损伤，对于实际应用至关重要。本章将介绍如何利用声发射信号的空间信息，实现损伤的精确定位和可视化。 声发射源定位（Source Localization）： 基于到达时间差（Time of Arrival, TOA）的定位： 这是最常用的定位方法。通过在结构上布置多个声发射传感器，测量同一声发射事件到达不同传感器的精确时间差，并结合已知材料中的声波传播速度，利用几何学原理（如双曲线或球壳交汇）来确定声发射源的位置。我们将详细讲解不同定位算法的原理和优缺点，如三边测量法、四边测量法等。 基于到达时间梯度（Time of Arrival Gradient, TOAG）的定位： 这种方法对传感器之间的相对时间差更敏感，在某些情况下能提供更高的精度。 基于到达幅度差（Amplitude Difference, AD）的定位： 利用信号在不同传感器上的幅值衰减差异来辅助定位。 声发射成像（Acoustic Emission Imaging）： 基于传感器阵列的逆散射成像（Inverse Scattering Imaging）： 类似于医学成像技术，通过分析大量声发射信号在空间上的传播和衍射信息，反演出损伤区域的分布情况。 声发射扫描（Acoustic Emission Scanning）： 将传感器沿特定路径移动，对区域内的声发射活动进行扫描，绘制出损伤的“热点图”。 损伤区域的可视化： 我们将讨论如何将定位或成像结果，以直观的图像形式呈现，例如在结构的二维或三维模型上标记出损伤的位置和严重程度。 通过这些定位和成像技术，声发射检测不再仅仅是“听到”异常，而是能够“看到”损伤的真实轮廓，为结构健康监测和寿命评估提供直接的依据。 第五章：从数据到智慧——模式识别与损伤评估 声发射信号的丰富信息，为我们提供了认识材料损伤演化的“窗口”。本章将聚焦于如何从海量数据中提取有意义的模式，并将其转化为对损伤状态的评估和预测。 模式识别技术： 基于统计特征的分类： 利用声发射信号的时域和频域特征（如幅值、持续时间、能量、中心频率等）作为输入，训练分类器（如支持向量机SVM、K近邻KNN、决策树等），将不同的声发射事件（如裂纹扩展、材料屈服、孔洞形成）进行分类。 基于神经网络的分类： 深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理复杂的声发射信号时展现出强大的能力，能够自动学习更深层次的特征，提高分类精度。 聚类分析（Clustering Analysis）： 无监督学习方法，能够自动将具有相似特性的声发射事件归为一类，有助于发现新的损伤模式或异常行为。 损伤演化分析： 损伤累积模型： 分析单位时间内声发射事件的数量、能量以及不同损伤模式的比例，构建损伤累积模型，预测材料损伤的进展速度。 损伤阈值与临界损伤： 确定与结构失效相关的声发射信号特征阈值，提前预警潜在的失效风险。 裂纹尖端断裂韧性评估： 某些特定的声发射信号特征与材料的断裂韧性存在关联，可以通过分析这些特征来评估材料的抗裂纹扩展能力。 人工智能在声发射中的应用： 机器学习辅助诊断： 利用大量的历史声发射数据，训练智能模型，能够自动识别异常信号，诊断损伤类型，甚至预测剩余寿命。 深度学习驱动的特征提取： 减少人工特征工程的需求，让模型自主学习最优的信号表征。 本章的重点在于，将声发射信号处理的成果，转化为可操作的信息，为结构健康监测、故障诊断和剩余寿命预测提供科学依据，最终实现主动式的风险管理和维护。 结语：倾听物理世界的细语，洞察万物的内在律动 《静默的倾诉：探索物理世界的无形语言》并非一本枯燥的教科书，它是一次思维的探险，一次对我们习以为常的物理世界进行深度“聆听”的旅程。通过掌握声发射信号处理的核心技术，你将能够解锁一种全新的感知世界的方式。从材料的微观裂纹到宏观结构的健康状况，声发射信号都在默默地讲述着属于它们的“故事”。本书旨在赋予你解读这些故事的能力，让你能够洞察那些肉眼无法看见、普通听觉无法捕捉的物理世界的内在律动。无论你是材料科学家、工程师、还是对物理世界充满好奇的探索者，相信本书都能为你打开一扇通往更深层次认知的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我印象深刻，它为我构建了一个关于声发射信号处理的完整知识体系。从基础的声发射理论出发，深入到各种精密的信号处理技术，每一个环节都衔接得天衣无缝。作者在讲解算法时，并没有停留在概念层面，而是详细阐述了算法的原理、数学推导以及在声发射信号分析中的具体应用。我特别欣赏书中对时域、频域和时频域分析方法的对比和分析，让我能够清晰地认识到不同分析方法在揭示信号特性方面的优势和局限性。例如，书中对于小波变换的讲解，生动形象地展示了它如何能够同时捕捉信号的局部时间和频率信息，这对于分析非平稳的声发射信号至关重要。而且，书中还探讨了模式识别和机器学习在声发射信号分析中的应用，这让我看到了声发射技术在未来智能化检测和诊断方面的巨大潜力。作者的叙述逻辑严谨，语言精炼，即使是复杂的概念，也能被清晰地阐述出来。这本书不仅是一本技术手册，更是一本能够激发思考的学术专著，让我对声发射信号处理的研究方向有了更清晰的认识，也为我未来的学习和研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对材料的“听诊”能力有了全新的认识。以往我只关注材料的宏观力学性能，而这本书则带领我深入到材料的微观世界，去倾听那些微弱的“声音”。作者在书中对声发射现象的产生和传播做了非常细致的描述，从微裂纹的萌生、扩展到宏观断裂，每一个阶段都会产生特定的声发射信号。而更令人激动的是，书中详尽地介绍了如何运用各种先进的信号处理算法来解读这些“声音”中的信息。我尤其对书中关于信号去噪和特征提取的部分印象深刻，它展示了如何巧妙地运用滤波器和各种变换方法，将那些干扰性的噪声过滤掉，并从中提取出能够反映材料损伤状态的关键特征。书中对一些典型声发射信号的分析和案例研究，也让我能够更直观地理解理论知识在实际中的应用。这本书的语言流畅，逻辑清晰，即使是一些复杂的算法，作者也能用通俗易懂的方式进行讲解，让我受益匪浅。它不仅为我打开了一个全新的研究领域，更激发了我对材料损伤监测和预测的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对声音奥秘的新视角！我一直对物理世界中的各种振动和能量传递充满好奇，而这本书恰恰满足了我这种探索欲。它不仅仅是理论的堆砌，更是将抽象的声发射现象具象化，通过细腻的笔触，一步步引导读者去理解那些肉眼不可见的声波是如何在材料内部悄悄发生的，又是如何携带信息传递出来的。书中对各种信号处理算法的讲解，简直是精妙绝伦。我之前对信号处理总是感到头疼，觉得它晦涩难懂，但作者用一种非常直观易懂的方式，将复杂的数学模型和算法流程分解开来，让我能够轻松地掌握其中的核心思想。比如，书中对傅里叶变换的阐述，不再是枯燥的公式推导，而是将其与实际的声发射信号分析紧密结合，让我明白它在频率域上揭示信号特性的强大能力。更让我惊喜的是，书中还涉及到了滤波技术，通过不同的滤波器，我们可以像“挑选”一样，将我们关心的声发射信号从背景噪声中分离出来，这在实际应用中简直太有用了。虽然我不是声发射领域的专业人士，但读完之后，我感觉自己仿佛掌握了一种全新的“听”世界的方式，能够从细微的声响中捕捉到隐藏的“语言”，这对我个人的科学素养提升有着极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我一直对材料力学和无损检测技术非常感兴趣，而这本书则为我打开了一个全新的研究领域——声发射信号处理。书中对于声发射现象的产生机理，材料在应力作用下内部微观结构变化所产生的能量释放，以及这些能量如何转化为声波，都做了非常详尽的描述。更让我着迷的是，书中详细介绍了如何利用先进的信号处理技术来解读这些微弱的声波信号。我尤其喜欢书中关于特征提取和分类的章节，它展示了如何从原始的声发射信号中提取出关键的特征参数，例如幅值、能量、脉冲宽度等，然后利用这些特征来识别和判断声发射事件的类型和来源。书中还对各种常用的信号处理算法进行了深入的剖析，包括数字滤波、FFT、小波变换等，并解释了它们在声发射信号处理中的具体作用和适用场景。通过这本书，我不仅了解了声发射技术的基本原理，更掌握了分析和处理声发射信号的实用方法，这对于我未来在材料科学、机械工程等领域的学习和研究都有着重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对前沿科技充满热情的读者，我一直关注着各种新型的检测和监测技术。这本书让我眼前一亮，它不仅系统地介绍了声发射信号这一独特的研究对象，更详细地阐述了如何运用强大的信号处理算法来挖掘其背后蕴含的信息。我之前对信号处理的概念有些模糊，但这本书用非常生动的方式，将傅里叶变换、小波分析等复杂的数学工具，与实际的声发射信号数据处理过程相结合，让我能够直观地理解它们的作用。书中对于噪声的抑制和信号的增强部分，更是让我看到了声发射技术在复杂环境下的实用价值。我特别欣赏书中对各种降噪算法的详细介绍，以及它们如何有效地从嘈杂的背景中提取出有用的声发射信息。此外，书中对声发射信号的模式识别和损伤源定位的探讨，更是将声发射技术的应用推向了新的高度，让我看到了它在结构健康监测、故障诊断等领域的巨大潜力。这本书的知识体系完整，内容深入浅出，对于任何想要了解或研究声发射信号处理的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。