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为减少表面功能评定中测量数据采样起始点位置对传统小波模型滤波结果的影响，提出了一种基于双密度小波变换的表面形貌分离新方法。将原始轮廓信号通过双密度小波分解为一系列小波函数和尺度函数的线性叠加，对表面各不同成分所对应的小波系数进行重构，即可得到所需的表面形貌的分离信号。仿真和实验验证表明：提出方法得到的分离粗糙度、波度等频率成分的准确性比其它方法提高了4％左右。新方法减小了采样点位置对滤波结果的影响，可以实现对表面特征平移不变的有效分离和提取，并提高了表面测量的精度。