共鳴超音波分光法に基づく低Qファクター材料の共振周波数回収方法

共振超音波分光法（RUS）は、固有の周波数の測定からの超音波励起下で振動する固体材料の弾性特性を識別できるようになります。したがって、共振周波数を取得することは、RUSの重要な信号処理ステップであり、一般に線形予測フィルターを使用して対処されます。この研究では、Qファクターが低い材料（品質係数）の固有の共振周波数を取得するために、経験的モード分解（EMD）が提案されました。EMDを使用して、テストされたサンプルの周波数応答を内因性モード関数（IMF）に分解しました。関連するIMFが選択され、そこから共振周波数を計算できます。ウシ皮質の骨サンプルを測定し、その共振周波数をEMDと比較のために線形予測で同定しました。弾性定数も両方のアプローチを使用して導出されました。EMDで抽出された共振周波数（45）の数は、古典的な線形予測アプローチを使用して識別された周波数（26）よりも大きかった。特に、EMDは、より高い周波数範囲（つまり、235kHz〜400kHzの間）での共鳴を検出するのにより効果的であることが判明しました。つまり、スペクトル振幅が低い弱い励起側で。計算された周波数と一致する測定された周波数の数は、線形予測と比較してEMD（39）でも大きかった（17）。これらの結果がより多くのサンプルに関するさらなる研究で確認されている場合、EMDはRUSと組み合わせて、低Qファクター材料の共振周波数の抽出を改善することで、弾性パラメーターの推定の信頼性を改善するためだけでなく、有用であると考えられる可能性があります。また、RUSのアプリケーション範囲を拡張することもできます。

Resonant ultrasound spectroscopy (RUS) allows identification of the elastic properties of solid materials vibrating under an ultrasonic excitation from the measurement of their inherent frequencies. Retrieving the resonant frequencies is therefore a key signal processing step in RUS, which is generally addressed using a linear prediction filter. In this study, the Empirical Mode Decomposition (EMD) was proposed to retrieve the inherent resonant frequencies of materials with low Q-factor (quality factor). EMD was used to decompose the frequency response of the tested sample into intrinsic mode functions (IMF). The relevant IMF was selected from which the resonant frequencies could be computed. A bovine cortical bone sample was measured and its resonant frequencies were identified with EMD and with linear prediction for comparison. The elastic constants were also derived using both approaches. The number of resonant frequencies (45) extracted with EMD was larger than the number of frequencies (26) identified using the classical linear prediction approach. In particular, EMD proved to be more effective in detecting resonance in the higher frequency range (i.e., between 235 kHz and 400 kHz), i.e., on the weak excitation side where the spectral amplitude is low. The number of measured frequencies matching with the calculated ones was also larger for EMD (39) compared to linear prediction (17). If these results are confirmed in further studies on more samples, EMD combined with RUS, by improving the extraction of resonant frequencies for low Q-factor materials, may be considered to be useful not only to improve the reliability of the estimation of elastic parameters, but also to extend the application range of RUS.