Avaliação e implementação de métodos de estimação de tempo de atraso de sinais de ultra-som

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

A estimação do tempo de atraso entre dois sinais de ultra-som é uma tarefa muito comum e importante em diversas aplicações, como em sistemas de posicionamento para medição de distâncias, medidores de espessura em ensaios não-destrutivos, células de medição de propriedades de materiais, entre outros. Em algumas aplicações há necessidade de elevada acurácia e precisão na determinação do tempo de atraso, que dependem de diversos parâmetros do transdutor, de sua excitação e do meio em que a onda se propaga, além do método de estimação e representação numérica. Neste trabalho são avaliados três estimadores de tempo de atraso, com implementações em ponto-fixo e ponto-flutuante: correlação cruzada com interpolação parabólica, transformada de Hilbert da correlação e envoltória do sinal analítico. Os estimadores são avaliados em MATLAB, em ponto-flutuante, com sinais sintetizados e com sinais reais obtidos em laboratório, e em ponto-fixo, usando um processador digital de sinais TMS320VC5416, da Texas Instruments. São explorados parâmetros como freqüência central do transdutor, freqüência de amostragem, largura de banda, relação sinal-ruído e atenuação do meio. O desempenho dos métodos é comparado por meio dos erros médios e desvios-padrão das medidas

Time-delay estimation between two ultrasonic signals is a very common and important task in several applications, such as distance measurement in positioning systems, thickness measurement in nondestructive testing, measurement cells of materials properties, among others. Some applications require high accuracy and precision on the determination of the time-delay, which depend on several transducer parameters, excitation and medium of propagation, as well as the estimation method and numerical representation. In this work, three time-delay estimators are evaluated, with fixed- and floating-point implementations: cross-correlation with parabolic interpolation, Hilbert transform of correlation and analytic signal envelope. The estimators are evaluated in MATLAB with floating-point representation, using synthesized signals and real signals acquired in laboratory, and in fixed-point using a Texas Instruments TMS320VC5416 digital signal processor. Parameters as transducer central frequency, sampling frequency, bandwidth, signal-to-noise ratio and medium attenuation are considered. The performances of the methods are compared by means of errors (or bias) and standard deviations