相移技术中五步等步长Stoilov算法的性能分析

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Stoilov算法是近几年提出的一种五步等步长相移算法。有关文献中的误差分析表明 ,该算法的性能优于四步等步长Carr啨算法闹懈隽耍樱簦铮椋欤铮鏊惴ǖ恼繁泶锸?,采用线性误差理论详细分析了算法的性能 ,尤其是算法性能对相移步长的依赖关系。分析表明 ,可以选择一个最佳的相移步长以有效减少位相测量误差 :相移步长为 5 2°时可有效抑制二次相移量误差的影响 ;相移步长为 90°时可极大地减少光强误差的影响。最后给出了Stoilov算法与Carr啨算法和Hariharan算法的比较。
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