TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 9, September 20 13, pp.  5322 ~53 2 8   ISSN: 2302-4 046           5322      Re cei v ed Ma rch 1 2 , 2013;  Re vised June  11, 2013; Accepte d  Ju ne  21, 2013   Application of Empirical Mode Decomposition for  Ultrasonic Test ing of Coarse-grained Materials      Qiufeng Li* 1 ,  Gengsh e ng  Luo 2 , Guo Chen 1 , Pan Huang 1   1 Ke y  L abor ator y of No ndestru c tive T e sting (Nanc han g H a n g kon g  Univ ersi t y ), Ministr y   of Educati on,  Nanc han g 33 0 063, Jia n g x i, Chin a   2 Colle ge of Me chan ical a nd El ectrical En gin e e rin g , Central  South Un iversit y , Ch angs ha 4 100 83, Hu nan,   Chin a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : qiufen gl ee@ 163.com       A b st r a ct    In ultras onic  te sting  of co arse -grain ed   mater i als,  sig n a l  to no i s e ra ti o (SNR ) o f  te stin g sig n a l s  is  reduc ed ser i o u s ly for the stru cture no ise,  a n d  ech oes fro m   defects are  diff icult to b e  i den tified. In ord e r  to  improve t he S NR an d the r e lia bi lity of  ult r ason ic testing  of coarse- g ra ine d  materi als,  empiric a l  mo d e   deco m positi on  (EMD) is i n trod uced  to pr oces s the te sti ng s i gna l h e re. Si g nal  env elo p e  c an  be for m ed  by   usin g cub i c spl i ne i n terp olati o n, and n o n lin e a r and  non- st ation a ry sign al c an be  dec omp o sed se lf-ad a p t ive   into the sum  of  several intrinsic m o de  functio n s (IMF ) by using char acterist i c  time scal e  of the sign als, an d   then  hig her  ord e r a nd te nd enc y of the  ori g in a l  sig n a l s ca n b e  o b tain ed. T h e d eno isin g  ex peri m e n t w i th l o w   SNR si mu late d sign al  are a c hiev ed acc o r d in g to  the fe ature of EMD,  and SN R is  enh anc ed  mor e  by   comparis on w i th the w a velet ana lysis metho d . And test ing  sign al col l ecte d from coars e - g rai ned  mater i als   is use d  to fi nis h  d eno isin g  ex peri m e n t, an d i t  is s how n fro m  th e ex per iment res u lt that t he EMD  h a s b e tte r   ada ptive  abi lity  in d e co mp osi ng n o ise- po llut ed si gna ls  a n d  less e m piric a l  infor m ati on is  requ ired  in th e   den oisi ng pr oc ess.     Ke y w ords :  ultr ason ic testing,  coarse- g rai n e d  materi als, sig n a l de nois i n g     Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Coa r se-grai n ed mate rial s have  som e  advanta g e s , such a s  anti-corro s i on, high  temperature  cre ep ability, good low-tempe r ature  tough ne ss. In rece nt  years, this kind  of  material s  wa s u s e d  mo re   widely i n  mo dern  ind u st ry, for  example   the chemi c al  rea c tion ve ssels  and  pipin g , li quid  and  ga s  storage  an d tra n spor tati on, nu cle a r  power an d o t hers in du stri al  depa rtment s [1, 2]. Therefore, it is esse ntial for  this kind of materi als to non -de s tru c tive testi n g   (NDT) b o th in  the produ ctio n pro c e ss a n d  in the daily maintena nce.  Ultra s oni c d e tection te ch nology ha s  many ch ara c teristics, such as g r e a t detectin g   depth, high  sensitivity, gre a t penetratin g  power,  po sitioning a c curacy, lowe r co st, high spee d ,   harml ess to h u man b ody a nd ea sy to field use [3, 4], and so ultra s onic te sting t e ch nolo g y is the   most wid e ly use d  than others ND T m e thod s. Duri n g  the Ultra s o n ic testin g of coarse -g rain ed  material s, strongly ultra s o n ic scatteri ng  is pr od uced  on interfa c e b e twee n those  irreg u lar a n d  big   grain s , which  gives ri se t o  se riou s  structural  noi se  and ultraso n ic en ergy attenuation, a n d   besi d e s  ran d o m noise from aco u sti c -electri c st rin g s mixed be tween the transmitting a nd  receiving tran sdu c e r  an d test sy stem v a riou s,  which  lead to d e crease dete c tin g  se nsitivity and   defect s  d e tection rate  of [5 -6]. The  rese arch fo cal  poi nt is  ho w to  restrai n   stro ng  noi se  of si gn als  and imp r ove the sig nal-to - n o ise ratio (SNR) an d defe c ts dete c tion ra te.  From th e pe rspe ctive of di gital sig nal p r oce s sing, the r e a r e m any  comm on a p p r oa che s   for enha nci n g  the SNR of the co arse -grained mate ri a l s dete c ting si gnal at pre s e n t, such a s  split   spe c tru m  a n a lysis techno logy, averag e filter te ch n o logy a nd  correlation  an alysis, f r eq ue ncy  spe c tru m  ana lysis an d wavelet analysi s  t e ch nolo g y,  by which te ch n o logie s  de sirable results h ad  be obtain ed i n  som e  re sp ects a nd so me wea k  p o ints we re a ssignabl e [7-10 ]. The empiri cal  mode de com positio n (EM D ) was first prop os ed in  1998 by Hu ang, whi c h  wa s suitabl e  for   pro c e ssi ng n on-lin ea r and  non-station a r y sign als [1 1]. EMD is si milar to the  wavelet an al ysis,  but the ba sis function i s  n o t neede d to  be defin e d , and the time  scale can b e  automati c al ly  adju s ted with  the local fea t ures of the detecti n g  data by cubic  spline interpol ation, and si gnal  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Applicatio n of Em pirical Mo de De com p o s ition for Ult r aso n ic Te stin g of… (Qiufe ng Li)    5323 details  are  g o tten layer  b y  layer, and  the ori g i nal  signal  can  be  rep r e s ente d  by a serie s  of  narro w-b and  stationa ry i n trinsi c m o d e  func tio n s  (IMF) an d a  resi dual, a n d  therefo r e hi gh  freque ncy  re solution can b e  gotten. By comp ari s o n  with othe rs m e thod s, EMD  is ad aptive time- freque ncy  an alysis  metho d  witho u t an y prior  kn owl edge [1 2-1 4 ]. In this  contri bution, be ca use   stru ctural n o i s e  of ultra s o n ic te sting  si gnal of  th e  coarse -graine d  mate rials i s  n on-li nea r,  non- stationa ry, EMD method i s  applie d to decompo se t he detectin g  sign al and IMF comp one nts  forming th e d e tecting  sig n a l are obtai n ed at fi rst, an d then  stru ct ural  noi se a n d  environme n tal  noise can b e   remove d by sifting IMF co mpone nts,  an d the SNR a nd defe c ts  de tection  rate  can  be improved.       2.EMD Ba sic  Principles   EMD is fo rm ed ideol ogi ca lly acco rdi ng  to  the though t which any signal s are co mposed   by the dif f erent intrinsic vibration mo de s.  And EMD is a process of  smoothing  the signal  x( t )  in   essen c e:  The  delay betwe en the  adjacent peak poi nt of  the decom po sed si g nal is defined  as   the time scal e at first, an d then a  seri es of  station a ry si gnal s  with dif f erent  time scale s   c i (t)   ( i =1 …n ) and  resi dual  R(t)   can be  cal c ul ated as follo wing eq uatio n after the signal s are sift ed   and de com p o s ed.     1 () () () n i i x tc t r t                                                                                                                                           (1)     Her e   c i (t)  de notes dif f e r e n t orde r IMF  comp onent  respe c tively whi c h mu st meet two  con d ition s : Firstly ,  wheth e r the number  of t he extrema point and the ze ro cro s sing poi nt in  h(t)   are eq ual or  dif f er by at most one.  And  se co n d ly , average valu e of two envelop es co mpo s e d  b y   any point, th e local maxima point and local mini ma point must be zero.  The whol e si fting  flowchart is shown in Figure 1,  these steady IMF compone nts refl e c t vibration mode s from high   freque ncy to  low fre que ncy in accorda n ce  with the  decompo sitio n  se que nce resp ectively , a n d   the remai n ing  resid ual refle c ts the ove r al l trend of the origin al sig nal .            Figure 1. Flowchart of EM D       T e rminatio n condition s of whol e sifting pro c e ss  will af fect the deco m positio n ef fect, and  so jud g ment  con d ition s  for termination  commonly are  that EMD decomp o sitio n  is finish ed wh en   the remaind e r   R n (t)  is a monotoni c function or ener g y  of the last  decompo se d  c n (t)  or  R n (t )  is   lowe r pre-set  value (Pvalue) a c cordin g to proje c t need s [1 1]. It can be ju dg ed as follo wi ng  equatio n wh e t her the latter conditio n  is  met.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  532 2 – 5328   5324 Pvalue ) ( ) ( ) ( N 2 0 1 2 0 1 T t k T t k k t h t h t h                                                                                                              (2 )     Her e   h k (t )  an d  h k-1 (t)  a r e th e re sidu al si g nals  after the  k th an d  (k -1) t h  sifting, an d  Pvalue expre s s   the pre - set value.  EMD also ha s well  spatio -tempo ral filteri ng  ability ,  and  rebuildi ng si gnal can be o b tained   by selectin g dif f erent IMF compo nent s accordi ng to  requireme nt and low-pa ss filtering, hi gh- pass filter an d band -pa s s filtering a r e ab le to be achi e v ed respe c tively .      3. Simulation Rese arch   A  simulated sign al is design ed as Fi gure  2(a) a c cording to the actually detecte d   con d ition s , which in clud es,  the defect wave and the bottom wave,  and the dete c ting freq uen cy  of the sign al is 2.5M Hz.  An d then the o r i g inal si gnal  x ( t )  with 2dB  SNR i s  obtai ned a s  sho w n in   Fig. 2(b) afte r rand om noi se is add ed into. From  the figure, the reflecte d wav e  from defect  is   subm erged in to the noise,  and me rely the starting  wa ve and the bo ttom wave ca n be se en.           Figure 2. Simulated Te st Signal                                 (a)                                                                                                  (b)    Figure 3. Wa veform and S pectrum of T e st Signal an d Its IMF       0 2 4 6 x 1 0 -5 -1 -0 . 5 0 0. 5 1 t / s M agni t ude (b) 0 2 4 6 x 1 0 -5 -1 -0 .5 0 0. 5 1 t / s M agni t ude (a) -1 0 1 x( t ) -0. 2 0 0. 2 -0. 1 0 0. 1 -1 0 1 -0. 5 0 0. 5 -0. 2 0 0. 2 -0. 0 5 0 0. 05 -0. 0 2 0 0. 02 -0. 0 2 0 0. 02 -0. 0 1 0 0. 01 -5 0 5 x 1 0 -3 -5 0 5 x 1 0 -3 0 1 2 3 4 5 x 1 0 -5 -4 -2 0 x 1 0 -3 t /  s IM F1 IM F2 IM F3 IM F4 IM F5 IM F6 IM F7 IM F8 IM F9 IM F10 IM F1 1 R M a gni t u de 0 50 100 0 50 0 50 0 50 100 0 50 0 50 0 50 0 50 0 50 0 5 10 0 5 10 0 5 10 0 1 2 3 4 5 x 1 0 7 0 5 10 f /   H z M a gni t ude Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Applicatio n of Em pirical Mo de De com p o s ition for Ult r aso n ic Te stin g of… (Qiufe ng Li)    5325 After the sign al with noise is de comp osed ba sed on  EMD method , 11 IMF com pone nts  and a re sid u a l comp one n t  R are obtai ned. The tim e -do m ain wa veforms a n d  corre s po ndi n g   s p ec tr ums  o f   x(t )   and th e IMF co mpo n e n ts a r e li sted  in Figu re 3. It can  be fou n d  from the  who l e   decompo sitio n  pro c e s s th at bigge r the  IMF or d e r  and  smalle r  the ce ntral freque ncy of t he  corre s p ondin g  IMF comp onent, whi c h  is similar to  the conditio n  of wavelet decompo sin g  the  sign al, and  h o weve r the freque ncy b a n d  of differ ent I M F co mpon e n t decompo sed by EMD i s  not  fixed and  but  ch ang ed  wit h  ad aptive v a riation  of  E M D  based  o n  the  station a ry of th e  si gnal.  From Fig u re  3, the first  two IMF co mpone nts ha ve large s t freque ncy sp e c trum rang e and   smalle r am pli t ude which  a r e cha r a c teri stics of  the  noise, and  can be ju dge d that the m a jor   comp one nts of  two comp onent s  a r e noise.  And  however  wa ve packet i s  obviou s  in  the  remai n ing IM F comp one nts sta r ting fro m   3 th ord e r I M F whi c h a r e useful  com pone nts. And  so  the first two   orde r IMF   co mpone nts directly remove d an d th e o r i g inal  sig nal i s   reb u ilt with  the   remai n ing  IMF compo nent s a nd th e  re sidu al. Thi s   method  of re building   sign al is si mple r  and   more intuitive unlike  wav e let deco m p o sition which  is complex  and nee ded  to calcul ate the   rebuil d ing co efficient.  The co mpa r i s on of EMD denoi sing result an d wa velet denoi sing re sult is  sho w n in   Figure 4, and  the wavefo rm 1 is the  ori g inal  signal , t he waveform  2 is the  sign a l  with noi se, the  waveform 3 is re built sig n a l after EMD  denoi sing  an d the wavefo rm 4 is the re sult with  wav e let  denoi sing  wh ich is a c hiev ed with db4  wavelet and t he thre shol d automatica lly sele cted. From  the figure, de fects wave ca n be ef fective l y found by  both re sults, a nd but in the  result of wav e let  denoi sing, wa ve packet is not smooth a nd many  usef ul compo nent s are re move d.  And howev er   EMD metho d  is appli ed to  denoi se, ba sis fu nction  n eed not to b e  sele cted  a nd ca n ad apt ive   obtain d a ta e n velope  and  the  ef fective  ingre d ient s  are remaine d  well, and the  filtering re sult can  be better talli ed with the  origin al sig n a l .  The comp arison with b o th filtering result s detail s  is   achi eved a s   sho w n in  Fig u re 5, a nd th e re sult s  of EMD den oisi ng metho d  is more  con s i s tent  with the origi nal signal fro m  the figure.  The  SNR of both results can be cal c ulate d  by th e  Equation 3 [1 5, 16].      2 1 lg 10 SNR P P                                                                                                                                                        (3)          Her e   P 1   is th e ene rgy of t he o r iginal  si gnal, an d  P 2   expre s ses th e ene rgy of  si gnal afte r   denoi sing.  After cal c ulatin g ,  the  SNR after W a vel e t denoi sing is 4.62dB and the  SNR after EMD   denoi sing i s  1 1 .01dB.      4. Experimental Tes t   Experimental  spe c ime n  is sho w n i n  Fi g. 6, it  is a cast iro n  with  2-level g r ain   degree.   Thickne s s of  the sp eci m en  is 6 0 mm, an d a flat botto m hole  whi c h  ape rture  is  Φ 2mm is located      Figure 4. Co mpari s o n  of Den o isi ng Re sult by  EMD and  Wa velet       Figure 5. Co mpari s o n  of Den o isi ng De tail by  EMD and  Wa velet   0 1 2 3 4 5 x 1 0 -5 -3 -2 .5 -2 -1 .5 -1 -0 .5 0 0. 5 1 1. 5 2 t /  s magn i t u d e W a v e f o rm (1 )  W a v e f o rm (2 )  W a v e f o rm ( 3 )  W a v e f o rm (4 )  2. 5 8 2. 6 2. 6 2 2. 6 4 2. 6 6 2. 6 8 2. 7 2. 72 x 1 0 -5 -0 . 2 -0 . 1 5 -0 . 1 -0 . 0 5 0 0. 0 5 0. 1 0. 1 5 0. 2 t / s A m pl i t ud e  /  V x( t ) by E M D by w a v e l e t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  532 2 – 5328   5326 insid e  45m m deep.  The experime n t  is completed with ultraso n ic pul se -echo metho d .  Experimental  detection sy stem is com p ose d  of t he  Olympus 50 7 7  ultraso n ic signal tran smit ting   and re ceiving  instrume nt, 2C2 0 N ultrasonic tra n sd u c er whi c h is p r odu ce d by Shantou Institu t e   of Ultra s oni c  Instrum ents  Co., Ltd., 981 2 data a c qui sition ca rd a n d  comp uter . E x perime n tal test  sign al is sho w n in Figure 7, becau se th e test  signal is interfered b y  seriou s noi se and reflect ed  energy from the flat bottom hole is we ak, the refl ect ed wave from  the flat bottom hole is alm o st  subm erged b y  noise an d b u t merely the begin n ing wa ve and the bo ttom wave ca n be se en.           Figure 6. Outside Vie w  of Testing Sp eci m en       Figure 7. Experime n tal Testing Signal       After the detecting sig nal is decom po sed  wi th EMD, 14 IMF compo nents an d a resid ual  can b e  obtai ned.  The  wav e form an d fre quen cy sp ect r um of the IM F com pone nts are sho w n i n   Figure 8. Fro m  the figure,  the first 4 IMF com pon e n ts have la rg est freq uen cy  spe c trum  ra nge   and smalle r amplitude an d  so sh ould   be  re move d  as n o ise, a nd ho weve r  the others I M F   comp one nts starting   from the  5 th o r de r  IMF have hig h  sp ect r um e nergy a nd  sm all ban ds  whi c h   are u s eful  co mpone nts of  sign als.   And so  the sig nal can be rebuilt   by  the  IMF  compon ents after  the  5 th order , and the compari s o n  of the rebuil d ing  signal and the origin al si gnal is sho w n in   Figure 9. It can be found that t he reflected signal fro m  the flat  bottom hole has stood out from  stron g  noi se  and the refle c tion positio n is so o b viou s from the figure.          Figure 8. Wa veform and S pectrum of T e st Signal an d Its IMF       0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 x 1 0 -5 -0 . 6 -0 . 4 -0 . 2 0 0. 2 0. 4 0. 6 t /  s A mp lit u d e  /   V B o t t om  w a ve  S t ar ti ng wa ve  -0 . 5 0 0. 5 IM F 1 -0 . 5 0 0. 5 IM F2 -0 . 5 0 0. 5 IM F3 -0 . 5 0 0. 5 IM F4 -1 0 1 IM F5 -0 . 5 0 0. 5 IM F 6 -1 0 1 IM F 7 -0 . 5 0 0. 5 IM F 8 -0 . 2 0 0. 2 IM F9 -0 . 1 0 0. 1 IM F 1 0 -0 . 1 0 0. 1 IM F 1 1 -0 . 0 5 0 0. 0 5 IM F12 -0 . 0 2 0 0. 0 2 IM F13 -0 . 0 1 0 0. 0 1 IM F14 0 1 2 3 4 x 1 0 -5 -0 . 0 1 0 0. 0 1 t / s R M a gni t ude 0 50 0 50 0 50 0 50 0 50 10 0 0 50 10 0 0 10 0 20 0 0 10 0 20 0 0 10 0 20 0 0 50 10 0 0 50 10 0 0 50 0 50 0 50 0 2 4 6 8 10 12 x 1 0 7 0 50 f / H z M agn i t ud e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       Applicatio n of Em pirical Mo de De com p o s ition for Ult r aso n ic Te stin g of… (Qiufe ng Li)    5327     Figure 9. Co mpari s o n  of Wavefo rm s b e fore an d after EMD Processing       5. Conclusio n   In the  cont rib u tion, EMD  method  whi c h was ap plie d to p r o c e s s  the dete c ting  sig nal fo r  stron g   stru ct ural  noi se  was  produ ce d  in  ultra s oni c  t e st   of  c o a r se- g r a in  mat e rial s.  A n d  t i me  domain  an d f r equ en cy  spe c trum  of IMF  co mpo nent s we re  gotten   by EMD,  and  then  the  noi se  sign al was  sep a rate d from the te st  sig nal a n d  effective  se ction s   were  picked  out.  The   comp ari s o n   with de noi sin g  effect b o th  by EMD a n d  wavel e t wa s a c hieve d  thoug h num erical  simulatio n , a nd it could  b e  sh own fro m  the co mp a r iso n  results  that the EMD method fo cu se s  more  on  the   intrinsi c mod e  comp onent s a n d  co uld   be a daptive  sign al d e com positio n  with out  any prio ri info rmation of th e origi nal si g nal, and  b e tter filtering  effect could b e   obtaine d after the  first ord e r I M F com pon ents which have the no is e  ch ar ac te ris t ics  w e r e  re mo ve d .  F i na lly,  decompo sitio n  and  sig nal  rebuil d ing fo r the expe rim ent sig nal  we re a c hieve d , and it could  be  sho w n from t he experim en t results that the re sult  pro c essed by EMD wa s more effective to filter  out the stro ng  noise  sign al, and the re fle c ted sign al co uld be seen o b viously.       Ackn o w l e dg ments     This wo rk wa s sup port ed  by Nati onal Natu ral   Scien c e   F ound ation  of   Chi na  (112 640 32 ， 1 1104 129 ), by Aeron autical  Scien c e Fo u ndation of  China(201 1ZE 5600 6), Natu ral  Science F o undation of  Jiangxi Province (20122BAB201024), by Graduate Innovation   Found ation o f  Nanchan g Han g kong  University  (Y C2012 012 ) an d by the Gra duate Innova t ion  B a se of  Jia n g x i P r ov ince.        Referen ces   [1] Alava,  Mikko.   Coarse- g rai n ed  materi als  properti es for  fiber-b ase d  mater i als fr om c o mpute r   simulati ons.  Pr ocee din g s  of Internati o n a l  C onfere n ce   on   Nan o tech nol og y for  the  F o re st Product s   Industr y .  Esp o o . 2010; 6 10-6 33.   [2]  Bingfa ng W A N G, Z andong  H A N, Ke yi YUA N .  Sign al pr oc essin g  in  ultra s onic test of a u stenitic w e l d s   base d  on ti me- f reque ncy an al ysis.  T r ansactions Of  T he Chi n a w e l d i ng Insti t ution. 20 11; 3 2 (5): 25-2 9 .   [3]  BS Ben, B A   Ben, C h  R a tn am. Ultras onic  bas ed  m e tho d  for  dama g e  id entificati o n   in c o mpos it e   materials.  Inter natio nal J ourn a l of Mecha n ic s and Materi als  in Desi gn . 20 1 2 ; 8(4): 297-3 0 9 .  [4]  Yang J i n hai, T ohi di, Ba hman.  Char acterizati on of  inh i biti on  mecha n isms  of kinetic  h y dr ate in hi bito r s   usin g ultraso n i c  test techniqu e . Che m ic al En gin eeri ng Sci e nce . 201 1; 66( 3): 278-2 83.   [5]  Lin g  Xian g, Ma Gang. Effect of ultrasonic i m pact treatme nt on the stress corrosio n  cra cking of 30 4   stainl ess  steel  w e ld ed joi n ts.  Journ a l of Pr essure V e ssel  T e chno logy,  T r ansactio n s o f  the ASME .  200 9; 131( 5): 0515 02 1-05 15 0 25.   [6]  Matz Vacl av, S m id R adis l av,  Starman Sta n i s lav.  Sig n a l -to- nois e  rati o e n h ance m ent b a s ed  on w a ve let   filterin g in ultra s onic testin g . Ultraso nics. 20 09; 49(8): 7 52- 759.   [7]  Z hu Yo ng, W e ight, Jo hn  P.  Ultraso nic  non destructive  ev alu a tion  of  hig h l y  sc attering   materials  us in g   ada ptive filteri ng an d detecti on.  IEEE Transactions o n  Ul trasonics, Ferroel ectrics, and  Frequen c y   Contro l . 199 4; 41(1): 26- 33.   [8]  LIU Z hen qin g ,  Ll Ch en gli n , W E I Moan.  F l aw -to-grain echo enh anc e m e n t  by  cros s-correlati o n   w e ightin g an d split-sp e ctru m process i ng . AC T A  ACUST I CA. 1996; 21( 4): 714-7 26.     0 0. 5 1 1. 5 2 2. 5 x 1 0 -5 -0 .5 0 0. 5 1 1. 5 t / s M agni t ude R e f l e c t e d  w a v e   fro m flat- bottom  hole  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  532 2 – 5328   5328 [9]  Drai  R, Benammar A, Benchaala A.  S i g nal  proc essin g  for the  detec tion of  multip l e  i m p e rfectio n   echo es drow ne d in the structu r al no ise.  Ultra sonics. 20 04; 4 2 (1-9): 83 1-83 5.  [10]  He Min gge, Yi n Ying, L i n L i j un. Den o is ing  of Ultrason i c T e sting  Si gn al  Based o n  W a v e let F ootpri n t   and Match i n g  Pursuit.  Journ a l  of basic scie n c e and e n g i ne erin g . 201 1; 19 (2): 297-3 04.   [11]  NE H uan g, Sh en Z ,  L o n g  S R .  T he e m piric a l  mod e   deco m p o sitio n  a n d  Hi l bert sp ectru m  f o r n onl in ear   and  no n-statio nary ti me s e ri es an alysis . In  the Proc eed in gs of the  Ro yal Soc i et y A. L ond on. 1 9 9 8 ;   903- 995.   [12]  Hua ng Nor den  E, W u  Man-Li,  Qu W endon g.  Appl icatio ns of Hilb ert-Hu ang t r ansfor m  to no n-station a ry   financ ial ti me s e ries  ana lysis .  Appl ied Stoc ha stic Mode ls in  Bu sin e ss an d I ndustr y. 20 03;  19(3): 2 45- 268.   [13]  Gai Guan gho n g . T he processing of rotor s t art up sig nals  base d  on  emp i rical m ode  de compos ition .   Mecha n ica l  Systems a nd Sig nal Proc essin g . 2006; 20( 1): 222-2 35.   [14]  Hao  Din g, Z h i y a o  H u a ng, Z h ih uan  Son g .  Hilb ert-Hu ang  transform bas ed si gn al a n a l ysis for th e   character i z a tio n  of  gas-l iq uid  tw o-phase  flo w . F l o w  M eas ureme n t a nd I n strumentati o n .  200 7; 1 8 (1 ) :   37-4 6 .  [15]  Kim J, Ud pa  L, Udp a  S. M u lti -stag e  a dap tive no ise c a n c ellati on  for u l trasonic  NDE.  NDT  and  E   Internatio na l. 2001; 34( 5): 319 -328.   [16]  Yang L e , He Xiao xi an g, Yang   Gang. A nove l  blin d eq ual iza t ion metho d  for recombin atio n of signa ls .   Internatio na l Journ a l of Dig ita l  C onte n t T e chnol ogy a nd its Appl icatio ns . 2 011; 5(8): 2 98- 307.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.