本發(fā)明公開(kāi)了一種基于變分模態(tài)分解的GFRP內(nèi)部缺陷特征提取方法，包括步驟：GFRP超聲回波信號(hào)采集、分析、特征提取和C掃成像。本發(fā)明以每個(gè)本征模態(tài)函數(shù)是其中心頻率附近的窄帶信號(hào)為準(zhǔn)則構(gòu)造變分模型，通過(guò)替方向乘子算法在其傅里葉頻域進(jìn)行迭代求解，進(jìn)而將輸入信號(hào)分解為一組本征模態(tài)函數(shù)的線(xiàn)性組合，將表征缺陷信息的信號(hào)與噪聲信號(hào)完全進(jìn)行分離，實(shí)現(xiàn)GFRP缺陷信號(hào)降噪，使缺陷信號(hào)成像更接近實(shí)際缺陷大小，大大提高了缺陷識(shí)別的正確率。本發(fā)明基于變分模態(tài)分解算法，可以有效的將缺陷波進(jìn)行分解，模態(tài)分解個(gè)數(shù)的合理選取，可以有效的避免過(guò)分解和欠分解，提高對(duì)玻璃纖維復(fù)合材料內(nèi)部夾雜缺陷的識(shí)別準(zhǔn)確性。