简介： 本发明公开了一种超声信号稀疏分解方法及其降噪与缺陷检测方法，涉及超声无损检测领域，步骤一、采用Gabor模型对超声信号进行近似拟合，选取Gabor字典参数集合，组合形成字典矩阵，利用稀疏贝叶斯学习算法求解系数向量在稀疏约束条件下的最优近似解。利用原子向量参数来排除系数向量中对应于噪声的项并通过设置能量阈值进一步去噪，缺陷的数量即为系数向量中非零项的个数。本发明可以实现低信噪比的、包含复杂噪声的超声无损检测信号的降噪、缺陷反射信号的恢复和缺陷检测与定位。