WO2007012331A2 - Verfahren zur zerstörungsfreien prüfung von rohren auf oberflächenfehler - Google Patents

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Definitions

  • the invention relates to a method for non-destructive testing of pipes for surface defects according to the preamble of claim 1 or 6.
  • Non-destructive methods for testing metallic pipes for surface defects such as leakage flux testing, have long been known and proven.
  • the DC field leakage flux test used in particular for the detection of discontinuities on the tube inner wall is used in pipes made of ferromagnetic steel, in particular longitudinally oriented, near-surface discontinuities, such. As cracks, shells or bumps to detect.
  • Stray flux signals are detected by inductive coils, Hall probes or GMR probes. In any case, these signals are to some extent noisy and provided with a long-wave underground. In classical denoising, the signals are de-noiseed by means of analog filter technology and a differential technique for suppressing the long-wave components can be used. In the process, the analog filter technology quickly reaches its limits, since the leakage flux error signals can often be found in similar frequency ranges as the interference signals of the background. Furthermore, the danger is that you are interesting Filtering out signals that would actually have to be displayed, when using differential techniques very large.
  • wave-let algorithms are particularly well suited for this task.
  • wavelets are used as a filter criterion, since they can have a high similarity with the useful signals.
  • wavelet filters With the help of wavelet filters a much more effective noise suppression can be realized compared to conventional filter techniques.
  • wavelet transform an extension of the Fourier transform, projects the original signal onto wavelet basis functions, which is a time-domain to frequency-time-domain representation.
  • wavelet functions which are localized in the time and frequency domain, are derived from a single prototype wavelet, the so-called parent function, by dilation and translation.
  • the aim is to use the wavelet transformation to significantly reduce the noise level in comparison to the error signal.
  • the known method generally discloses the advantageous use of the wavelet algorithms for noise suppression in monitoring industrial processes.
  • it is essential to carry out the analysis of the signals from the non-destructive testing virtually in real time in order to be able to have a direct influence on the production flow in the event of errors occurring (eg assignment of the defect by marking the defect) Pipe section, or stop the production).
  • no information is given in DE 102 25 344 A1.
  • leakage flux testing involves the problem that the data to be recorded and evaluated must be made available to the surface inspection on pipes in near real-time in order to enable intervention in the ongoing production process in the event of errors occurring.
  • the object of the invention is to provide a safe and cost-effective method and apparatus for non-destructive testing of pipes by means of leakage flux, with the with Using the wavelet transformation a real-time detection and evaluation of the data in relation to surface defects of the pipe is possible.
  • this object is achieved for the leakage flux test, according to claim 1, characterized in that the near-real-time detection and evaluation is done with the following steps:
  • the variant shown on the left side 1 describes the waveform of a signal channel for real-time signal processing in a leakage flux test and an analog input or output, as described for. B. existing in existing facilities.
  • the leakage flux signals are detected by inductive coils, Hall probes or GMR sensors. After the sensors and the subsequent preamplifiers there is a continuous, analog signal current. The frequency content and signal levels are determined by the transmission characteristics of the preamplifiers.
  • the A / D converter converts the analog signal into a continuous data stream of digital data (discrete-time signal). Due to Nyquist theorem, the maximum frequency is given by half the sampling rate. The sampling rate also limits the local resolution of the leakage flux signal.
  • A first memory
  • B second memory
  • the data is copied within a short time between two digital data points, so that after copying the data from the first memory (A) to the second memory (B), new data can again enter the first memory (A).
  • the filtered data of the second memory (B) are advantageously copied into a third memory (C).
  • the output of the filtered signals from the third memory (C) is done with the same clock rate as the filling of the first memory (A), so that there are always exactly as many input and output data.
  • the time for filtering in this method is below the time it takes for the system to fill or empty the input and output memory, respectively. This method thus results in a temporal offset between the signal sequence of exactly k data points.
  • the output signals of the third memory (C) are converted via a D / A converter with smoothness stage again into an analog continuous measurement signal, which can be fed to an existing analog data acquisition system. It must also be noted that the levels and frequency response of the signals are determined by the D / A module, any adaptation is realized by a further amplifier module.
  • the data is not processed block-wise with k data points (as described above), but the filter operates so fast that the execution time is less than the time between the arrival of the data points. Then the filter can always be executed on the last k data points and you also get a filtered data point per entered data point.
  • the temporal offset between input and output data is the highest one data point.
  • Variant 2 shown on the right-hand side in FIG. 1 describes the signal profile for real-time signal processing in a leakage flux test and an analogue input and a digital output, as is possible for the novel design of stray-flux testing systems.
  • the data is supplied to the digital signal processor (DSP) in accordance with the methods explained above, but without the subsequent D / A conversion.
  • DSP digital signal processor
  • the filtered data in memory (C), not shown here, can then be supplied digitally directly to a higher-level data processing system.
  • the error evaluations and further processing of the signals can be performed directly on the DSP.
  • FIG. 2 shows by way of example a measurement signal of a leakage flux test for faults on the inner surface of a pipe on the basis of a graph.
  • the upper part of the graph shows the course of the detected leakage flux signal without filtering. A possible error signal in the signal curve can not be determined from this without doubt.
  • the lower part of the graph shows the error signal of an internal error filtered by means of the wavelet transformation from the leakage energy signal, which is displayed as a function of previously set threshold values.

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Abstract

Echtzeitnahe Erfassung und Auswertung der Daten in Bezug auf Oberflächenfehler. Hierzu sind folgende Schritte vorgesehen: Übertragung der Signale in einen Vorverstärker, Überführung der analogen Signale in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten, Pufferung des Datenstroms in einen ersten Speicher (A), Füllen des ersten Speichers (A) mit k Datenpunkten, Kopieren der k Datenpunkte des ersten Speichers (A) in einen zweiten Speicher (B) innerhalb einer kurzen Zeit zwischen zwei digitalen Datenpunkten und gleichzeitiges Neubefüllen des ersten Speichers (A) mit neuen Daten, Transformation der kopierten Daten mittels Wavelet-Transformation und Filterung bzw. Modifikation der resultierenden Waveletkoeffizienten, Vergleich der Beurteilungsgröße mit einer Referenzgröße, wobei ein ermitteltes Fehlersignal der Position des Fehlers eindeutig zugeordnet werden kann.

Description

Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung von Rohren auf Oberflächenfehler
Beschreibung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung von Rohren auf Oberflächenfehler gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1 bzw. 6.
Zerstörungsfreie Verfahren zur Prüfung von metallischen Rohren auf Oberflächenfehler, wie die Streuflussprüfung, sind seit langem bekannt und bewährt.
Die insbesondere für die Detektion von Ungänzen an der Rohrinnenwand verwendete Gleichfeld-Streuflussprüfung wird bei Rohren aus ferromagnetischem Stahl angewendet, um insbesondere längsorientierte, oberflächennahe Ungänzen, wie z. B. Risse, Schalen oder Beulen zu detektieren.
Nachteilig ist, dass mit den üblichen Auswertemethoden der Signale, insbesondere bei ungünstigen Verhältnissen von Rohrwanddicke und Tiefe des Innenfehlers, bei gegebener Magnetisierungsfeldstärke, Ungänzen an der Rohrinnenseite, nicht immer eindeutig detek- tiert werden. Der Abstand der Fehleranzeige zum Rauschpegel ist dann zu gering um zu verwertbaren Aussagen zu kommen. Hierfür müssen dann, wie nachfolgend beschrieben, neuartige, auf Wavelet- Algorithmen basierende Filtertechniken eingesetzt werden.
Streufluss-Signale werden mit induktiven Spulen, Hall-Sonden oder GMR Sonden erfasst. In jedem Fall sind diese Signale in einem gewissen Maße verrauscht und mit einem langwelligen Untergrund versehen. Bei der klassischen Entrauschung werden die Signale mittels analoger Filter-Technik entrauscht und es kann eine Differenz-Technik zum Unterdrücken der langwelligen Anteile eingesetzt werden. Dabei stößt die analoge Filtertechnik schnell an ihre Grenzen, da die Streufluss-Fehlersignale oft in ähnlichen Frequenzbereichen zu finden sind wie die Störsignale des Untergrunds. Weiterhin ist die Gefahr, dass man interessante Signale ausfiltert, die eigentlich zur Anzeige gebracht werden müssten, bei der Nutzung von Differenz-Techniken sehr groß.
Daher bietet es sich an, nach alternativen Filter-Techniken zu suchen. Neben der digitalen Filtertechnik mit konventionellen Filter-Algorithmen sind besonders die sogenannten Wave- let-Algorithmen sehr gut für diese Aufgabe geeignet. Anstelle von harmonischen Funktionen werden Wavelets als Filterkriterium genutzt, da sie eine hohe Ähnlichkeit mit den Nutzsignalen aufweisen können. Mit Hilfe von Wavelet-Filtern lässt sich gegenüber konventionellen Filtertechniken eine deutlich effektivere Rauschunterdrückung realisieren.
Zur Trennung von Rausch- und Informationsanteilen von Signalen bei der industriellen Prozessüberwachung ist es allgemein, z. B. aus der DE 102 25 344 A1 , bekannt, zur Auswertung von zeitlichen Signalen die Wavelet-Transformation anzuwenden. Mit der Wavelet- Transformation, einer Erweiterung der Fourier-Transformation, wird das Originalsignal auf Wavelet-Basisfunktionen projiziert, was eine Abbildung aus dem Zeitbereich in die Zeit- Frequenzebene darstellt. Hierbei werden die Wavelet-Funktionen, die im Zeit- und Frequenzbereich lokalisiert sind, aus einem einzigen Prototyp-Wavelet, der so genannten Mutterfunktion, durch Dilatation und Translation abgeleitet.
Angestrebt wird mit der Wavelet-Transformation das Rauschniveau im Vergleich zum Fehlersignal signifikant abzusenken.
Das bekannte Verfahren offenbart allgemein die vorteilhafte Verwendung der Wavelet-Algo- rithmen zur Rauschunterdrückung bei der Überwachung industrieller Prozesse. Bei den in einem kontinuierlichen Fertigungsablauf erzeugten Rohren, ist es aber unabdingbar, die Analyse der Signale aus der zerstörungsfreien Prüfung quasi in Echtzeit auszuführen, um unmittelbaren Einfluss auf den Fertigungsfluss bei auftretenden Fehlern nehmen zu können (z. B. Zuordnung des Fehlers durch Kennzeichnung des Rohrabschnittes, oder Stop der Fertigung). Hierzu werden in der DE 102 25 344 A1 jedoch keinerlei Angaben gemacht.
Insgesamt besteht bei der Streuflussprüfung das Problem, dass die zu erfassenden und auszuwertenden Daten der Oberflächenprüfung an Rohren in nahezu Echtzeit zur Verfügung gestellt werden müssen, um bei auftretenden Fehlern einen Eingriff in den laufenden Ferti- gungsprozess zu ermöglichen.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein sicheres und kostengünstiges Verfahren und eine Vorrichtung zur zerstörungsfreien Prüfung von Rohren mittels Streufluss anzugeben, mit dem mit Hilfe der Wavelet-Transformation eine echtzeitnahe Erfassung und Auswertung der Daten in Bezug auf Oberflächenfehler des Rohres möglich ist.
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe für die Streuflussprüfung, entsprechend Anspruch 1 dadurch gelöst, dass die echtzeitnahe Erfassung und Auswertung mit folgenden Schritten geschieht:
Übertragung der Signale in einen Vorverstärker,
Überführung der analogen Signale in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten,
Pufferung des Datenstroms in einen ersten Speicher (A), Füllen des ersten Speichers (A) mit k Datenpunkten,
Kopieren der k Datenpunkte des ersten Speichers (A) in einen zweiten Speicher (B) innerhalb einer kurzen Zeit zwischen zwei digitalen Datenpunkten und gleichzeitiges Neubefüllen des ersten Speichers (A) mit neuen Daten,
Transformation der kopierten Daten mittels Wavelet-Transformation und Filterung bzw. Modifikation der resultierenden Waveletkoeffizienten.
Vergleich der Beurteilungsgröße mit einer Referenzgröße wobei ein ermitteltes Fehlersignal der Position des Fehlers eindeutig zugeordnet werden kann.
Die Erfindung wird aber auch gleichermaßen nach Anspruch 6 mit folgenden Schritten gelöst:
Übertragung der Signale in einen Vorverstärker,
Überführung der analogen Signale in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten,
Kontinuierliche Zuführung der Daten an eine Routine zur Wavelet-Transformation,
Durchführung der Wavelet-Transformation mittels einer Kaskade digitaler Signalverarbeitungsroutinen,
Vergleich der Beurteilungsgröße mit einer Referenzgröße wobei ein ermitteltes Fehlersignal der Position des Fehlers eindeutig zugeordnet werden kann.
Die Erfindung wird anhand eines in einer Figur 1 dargestellten Ausführungsbeispiels näher beschrieben. - A -
Die linksseitig dargestellte Variante 1 beschreibt dabei den Signalverlauf eines Signalkanals für eine echtzeitnahe Signalverarbeitung bei einer Streuflussprüfung und einem analogen Ein- bzw. Ausgang, wie sie z. B. in bestehenden Anlagen vorhanden sind.
Die Streuflusssignale werden mit induktiven Spulen, Hall-Sonden oder GMR-Sensoren erfasst. Nach den Sensoren und den anschließenden Vorverstärkern liegt ein kontinuierlicher, analoger Signalstrom vor. Der Frequenzinhalt und die Signalpegel werden durch die Übertragungseigenschaften der Vorverstärker bestimmt.
Der A/D-Wandler überführt das analoge Signal in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten (zeitdiskretes Signal). Aufgrund von Nyquist-Theorem ist die Maximalfrequenz durch die halbe Abtastrate gegeben. Die Abtastrate limitiert darüber hinaus die örtliche Auflösung des Streuflusssignals.
Der Datenstrom wird in einen hier nicht dargestellten ersten Speicher (A) gepuffert. Sobald dieser mit k Datenpunkten gefüllt ist (typisch: k=512 oder 1024), wird der Inhalt in einen weiteren zweiten Speicher (B) kopiert, auf dem dann die Filterung durch die eigentliche Wavelet- Transformation ausgeführt wird.
Das Kopieren der Daten geschieht innerhalb einer kurzen Zeit zwischen zwei digitalen Datenpunkten, so dass nach dem Kopieren der Daten vom ersten Speicher (A) zum zweiten Speicher (B) wieder neue Daten in den ersten Speicher (A) einlaufen können.
Vorteilhaft werden nach der Filterung die gefilterten Daten des zweiten Speichers (B) in einen dritten Speicher (C) kopiert.
Die Ausgabe der gefilterten Signale aus dem dritten Speicher (C) geschieht dabei mit der gleichen Taktrate wie das Auffüllen des ersten Speichers (A), so dass immer genau so viele Eingangs- wie Ausgangsdaten vorliegen.
Die Zeit zur Filterung liegt bei diesem Verfahren unterhalb der Zeit, die das System zum Füllen, bzw. Leeren, des Eingangs-, bzw. Ausgangs-Speichers, benötigt. Durch dieses Verfahren kommt es also zu einem zeitlichen Versatz zwischen der Signalfolge von genau k Datenpunkten.
Die Ausgangssignale des dritten Speichers (C) werden über einen D/A-Wandler mit Glät- tungsstufe wieder in ein analoges kontinuierliches Messsignal gewandelt, welches einem bestehenden analogen Datenerfassungssystem zugeführt werden kann. Beachtet werden muss dabei noch, dass die Pegel und Frequenzgänge der Signale durch das D/A-Modul bestimmt werden, eine etwaige Anpassung wird durch einen weiteren Verstärkerbaustein realisiert.
In einer anderen Ausgestaltung des Filtersystems für Streuflusssignale werden die Daten nicht blockweise mit k Datenpunkten verarbeitet (wie oben beschrieben), sondern der Filter arbeitet so schnell, dass die Ausführungszeit kleiner ist als die Zeit zwischen dem Eintreffen der Datenpunkten. Dann kann der Filter immer auf den letzten k Datenpunkten ausgeführt werden und man erhält auch einen gefilterten Datenpunkt pro eingelaufenem Datenpunkt.
Bei diesem Verfahren ist der zeitliche Versatz zwischen Eingangs und Ausgangsdaten höchsten ein Datenpunkt. Denkbar sind auch Misch-Lösungen der beiden bisher beschriebenen Verfahren: In diesem Fall werden immer kleinere Blöcke an Datenpunkten gesammelt (z. B. mit i- Punkten) der Filter wird aber immer mit den letzten h Blöcken durchgeführt, so dass die Anzahl der Punkte im Wavelet-Filter wiederum k=i*h ist.
Die rechtsseitig in Figur 1 dargestellte Variante 2 beschreibt den Signalverlauf für eine echtzeitnahe Signalverarbeitung bei einer Streuflussprüfung und einem analogen Ein- und einem digitalen Ausgang, wie sie für die erfindungsgemäße Neuauslegung von Streufluss- prüfanlagen in Frage kommt.
In diesem Fall werden die Daten entsprechend der oben erläuterten Verfahren dem digitalen Signalprozessor (DSP) zugeführt, allerdings verzichtet man auf das nachträgliche D/A- Wandeln. Die gefilterten Daten im hier nicht dargestellten Speicher (C ) können dann direkt einem übergeordneten Datenverarbeitungssystem digital zugeführt werden.
In einer anderen vorteilhaften Ausgestaltung können die Fehlerbewertungen und Weiterverarbeitungen der Signale direkt auf dem DSP ausgeführt werden. Die obigen Ausführungen zu den Varianten 1 und 2 gelten grundsätzlich auch für alle weiteren Signalkanäle, allerdings kann man auch schon auf dem DSP die gefilterten Signale weiter zusammenfassen und Vergleiche zwischen mehreren Kanälen durchführen, z. B. dadurch dass die Berechnung mehrerer Kanäle auf einem DSP durchgeführt wird, oder dadurch dass mehrere DSP kaskadiert hintereinander geschaltet werden. Dadurch werden aus den N Signalleitungen für die N Kanäle u. U. L Signalleitungen (mit L<N, z.B. L=N/2).
In Figur 2 ist beispielhaft anhand einer Grafik ein Messsignal einer Streuflussprüfung auf Fehler an der Innenoberfläche eines Rohres dargestellt.
Der obere Teil der Grafik zeigt den Verlauf des erfassten Streuflusssignals ohne Filterung. Ein mögliches Fehlersignal im Signalverlauf lässt sich hieraus nicht zweifelsfrei ermitteln.
Der untere Teil der Grafik zeigt das mittels der Wavelet-Transformation aus dem Streuflusssignal gefilterte Fehlersignal eines Innenfehlers, welches abhängig von vorher eingestellten Schwellwerten zur Anzeige gebracht wird.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung von Rohren aus magnetisierbarem Werkstoff auf Fehler mittels Streufluss, bei dem das sich in Längsrichtung fortbewegende und wahlweise zusätzlich rotierende Rohr magnetisiert und schraubenlinienförmig abgetastet, der erzeugte magnetische Fluss berührungslos in das Rohr übertragen und die im oberflächennahen Bereich sich befindenden Ungänzen magnetische Streuflüsse hervorrufen, die aus der Rohroberfläche austreten und durch Sensoren detektiert und echtzeitnah in auswertbare elektrische Signale umgewandelt werden mit folgenden Schritten:
Übertragung der Signale in einen Vorverstärker,
Überführung der analogen Signale in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten,
Pufferung des Datenstroms in einen ersten Speicher (A), Füllen des ersten Speichers (A) mit k Datenpunkten,
Kopieren der k Datenpunkte des ersten Speichers (A) in einen zweiten Speicher (B) innerhalb einer kurzen Zeit zwischen zwei digitalen Datenpunkten und gleichzeitiges Neubefüllen des ersten Speichers (A) mit neuen Daten,
Transformation der kopierten Daten mittels Wavelet-Transformation und Filterung bzw. Modifikation der resultierenden Waveletkoeffizienten,
Vergleich der Beurteilungsgröße mit einer Referenzgröße, wobei ein ermitteltes Fehlersignal der Position des Fehlers eindeutig zugeordnet werden kann.
2. Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Transformation der Daten die im zweiten Speicher (B) gefilterten Daten in einen dritten Speicher (C) kopiert werden und die Ausgabe der gefilterten Signale aus dem dritten Speicher (C) mit der gleichen Taktrate erfolgt wie das Auffüllen des ersten Speichers (A), wobei die Zeit zur Filterung unterhalb der Zeit liegt, die das System zum Füllen, bzw. Leeren, des Speichers benötigt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 und 2 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Ausgabe der gefilterten Daten aus dem dritten Speicher (C) diese über einen D/A-Wandler in ein analoges kontinuierliches Messsignal umgewandelt und das Messsignal einem bestehenden analogen Datenerfassungssystem zugeführt wird.
4. Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Ausgabe der gefilterten Daten aus dem dritten Speicher (C) die digitalen Daten direkt einer digitalen Recheneinheit oder einem übergeordneten Datenverarbeitungssystem zugeführt werden.
5. Verfahren nach Anspruch 3 und 4 dadurch gekennzeichnet, dass vor der Weiterverarbeitung die Daten aus dem dritten Speicher (C) geglättet werden.
6. Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung von Rohren aus magnetisierbarem Werkstoff auf Fehler mittels Streufluss, bei dem das sich in Längsrichtung fortbewegende und wahlweise zusätzlich rotierende Rohr magnetisiert und schraubenlinienförmig abgetastet, der erzeugte magnetische Fluss berührungslos in das Rohr übertragen und die im oberflächennahen Bereich sich befindenden Ungänzen magnetische Streuflüsse hervorrufen, die aus der Rohroberfläche austreten und durch Sensoren detektiert und echtzeitnah in auswertbare elektrische Signale umgewandelt werden mit folgenden Schritten:
Übertragung der Signale in einen Vorverstärker,
Überführung der analogen Signale in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten,
Kontinuierliche Zuführung der Daten an eine Routine zur Wavelet-Transformati- on,
Durchführung der Wavelet-Transformation mittels einer Kaskade digitaler Signalverarbeitungsroutinen,
Vergleich der Beurteilungsgröße mit einer Referenzgröße, wobei ein ermitteltes Fehlersignal der Position des Fehlers eindeutig zugeordnet werden kann.
7. Verfahren nach Anspruch 6 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Überführung der analogen Signale in einen kontinuierlichen Datenstrom digitaler Daten der Datenstrom zunächst in einem ersten Speicher (A) gepuffert wird.
8. Verfahren nach den Ansprüchen 6 und 7 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Durchführung der Wavelet-Transformation eine Filterung bzw. Modifikation der resultierenden Waveletkoeffizienten erfolgt mit anschließender Rücktransformation durch eine inverse Anwendung der Kaskade digitaler Signalverarbeitungsroutinen in einen Strom kontinuierlicher Daten.
9. Verfahren nach den Ansprüchen 6 - 8 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Rücktransformation der Daten der Datenstrom zusätzlich in einem zweiten Speicher (B) gepuffert wird.
10. Verfahren nach den Ansprüchen 7 - 9 dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgabe der gefilterten Signale aus dem Speicher (B) mit der gleichen Taktrate erfolgt, wie das Auffüllen des ersten Speichers (A).
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 10 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Rücktransformation die Signale über einen D/A-Wandler in ein analoges kontinuierliches Messsignal gewandelt werden und das Messsignal einem bestehenden analogen Datenerfassungssystem zugeführt wird.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 10 dadurch gekennzeichnet, dass nach der Rücktransformation die digitalen Daten direkt einer digitalen Recheneinheit oder einem übergeordneten Datenverarbeitungssystem zugeführt werden.
13. Verfahren nach den Ansprüchen 11 und 12 dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgangssignale in einem dritten Speicher (C) geglättet werden.
14. Verfahren nach den Ansprüchen 4 oder 12 dadurch gekennzeichnet, dass die digitale Recheneinheit ein digitaler Signalprozessor (DSP) ist.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 14 dadurch gekennzeichnet, dass zur Filterung der Signale signalangepasste Wavelets verwendet werden.
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