【摘 要】
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在干涉仪图像数据处理过程中,目前采用的多行平均图像处理算法会引入较大随机误差,且当CCD相机与狭缝之间存在小转角时,会引入较大系统误差。本文主要探究利用主成分分析（PCA）
【机 构】
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中国科学院上海应用物理研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11375255;11075198)
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在干涉仪图像数据处理过程中,目前采用的多行平均图像处理算法会引入较大随机误差,且当CCD相机与狭缝之间存在小转角时,会引入较大系统误差。本文主要探究利用主成分分析（PCA）算法处理空间干涉仪图像的可行性与优势。利用MATLAB模拟空间干涉仪图像,并加入随机噪声和图像旋转,利用PCA方法和多行平均算法处理数据,比较两种算法的得到的结果误差大小。并设计CCD相机小转角实验和干涉图像弱信号实验,评估PCA算法在数据处理过程中纠正CCD相机小转角和重建弱信号图像中的效果。理论和实验均证明,PCA算法较目前多行平均
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