【摘 要】
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为提高莫尔条纹信号正切法细分的精度和倍数,应用改进算法对原始信号进行数据预处理.通过神经网络自适应算法在莫尔条纹信号降噪方面的移植,结合滤波步长的实时调整,有效滤除
【机 构】
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空军第一航空学院航空机械工程系,南京航空航天大学机电学院
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为提高莫尔条纹信号正切法细分的精度和倍数,应用改进算法对原始信号进行数据预处理.通过神经网络自适应算法在莫尔条纹信号降噪方面的移植,结合滤波步长的实时调整,有效滤除了信号的宽频段有色噪声干扰;采用了基于滞后相位补偿思想的相位调整算法,通过分段处理,提高了原始正余弦信号的相位正交性.对算法处理后的莫尔条纹信号进行正切法细分验证,实验结果表明当细分倍数为1 024时,可确保细分误差小于1个细分当量,即0.618″,若不考虑信号的非正弦性影响,细分精度提高了10倍以上.
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