莫尔条纹噪声控制及细分精度分析

• 作者: 何均 吕孟军 游有鹏 郭琪
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 莫尔条纹 步长 神经网络 滤波
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 183-188
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7|TP273
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2009.01.034

摘要

由于莫尔条纹信号质量直接影响其细分精度,故将神经网络自适应算法用于莫尔条纹噪声控制.用算法的神经网络层实现信号的非线性映射,将滤波步长与信号频率构成函数关系以实现其动态调整,使算法具有自适应性,满足信号的滤波带宽要求.对该算法滤波后的圆光栅莫尔条纹信号进行512倍正切法细分,分辨力达到0.618″,最大累积误差1.236″,信号质量明显改善,细分精度显著提高.实验表明,这种算法滤波效果优于常规算法,作用频带宽,对莫尔条纹线性和非线性噪声具有明显的抑制作用,可为细分提供良好的数据准备.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游有鹏	南京航空航天大学机电学院	122	1512	20.0	36.0
2	吕孟军	南京航空航天大学机电学院	28	123	5.0	10.0
4	何均	南京航空航天大学机电学院	15	211	8.0	14.0
5	郭琪	南京航空航天大学机电学院	5	73	4.0	5.0