莫尔条纹噪声控制及细分精度分析

• 作者: 吕孟军 郭琪
• 来源期刊: 微细加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 莫尔条纹 步长 神经网络 滤波
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 光子束技术
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7|TP273
• 字数: 3569字
• 语种: 中文

摘要

为保证莫尔条纹电子学细分的精度和倍数,高质量信号的获得是前提条件,因此莫尔条纹的正交性、电平漂移、谐波失真及噪声污染等指标需要得到严格控制.针对噪声控制,提出了一种基于变步长神经网络的自适应算法应用于莫尔条纹的噪声滤除,它不需要信号的先验统计特性,对于线性和非线性噪声都具有明显的抑制作用,通过对算法更新步长的动态调整,能够保证不同频率莫尔条纹的滤波精度和跟踪速度.经实验验证,本算法的滤波效果优于常规滤波算法,且不必进行信号预测,特别适合于位置检测应用时的莫尔条纹高倍细分,为细分提供了很好的前期数据准备.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕孟军		28	123	5.0	10.0
2	郭琪	南京航空航天大学机电学院	5	73	4.0	5.0