一种三帧动态模式分解的相移干涉原位测量方法

AITNT
正文
推荐专利
一种三帧动态模式分解的相移干涉原位测量方法
申请号:CN202511393577
申请日期:2025-09-28
公开号:CN120868894B
公开日期:2025-12-02
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种三帧动态模式分解的相移干涉原位测量方法,包括:获取待测对象的三帧相移干涉图,并对三帧相移干涉图进行差分和归一化处理,得到除去背景的第一干涉图序列;将第一干涉图序列展开为列向量形式,并按时间顺序构建数据矩阵和数据矩阵;对数据矩阵进行奇异值分解,计算得到近似矩阵;对近似矩阵进行特征分析,提取特征值和特征向量,并将特征向量映射回第一干涉图序列的空间,重建第一干涉图序列的动态模式;根据动态模式中主模态的幅角信息,恢复待测对象的相位分布。本发明方法通过构造新的相移干涉图序列,突破了传统动态模式分解算法至少需要四帧干涉图的限制,且对背景强度波动及噪声干扰具有良好的鲁棒性。
技术关键词
原位测量方法 矩阵 待测对象 表达式 序列 动态 模式 特征值 频率 数据 包裹相位 分解算法 像素点 背景光 载波 索引 尺寸 鲁棒性 因子 强度
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于虚拟建模的灯具布设方法、系统及介质
灯具布设方法 动态监测数据 网格 密度分布矩阵 光照强度数据
2
一种中重度盐碱化耕地改良效果评价方法及系统
盐碱化耕地改良 矩阵 网格 评价方法 评测设备
3
高传输速率光模块电路板及其制备方法
光模块电路板 通孔填充结构 特征选择 形状特征提取 空洞卷积神经网络
4
敏捷航天器机动与超静载荷低刚度隔振的博弈控制方法
隔振装置 系统动力学模型 载荷 雅可比矩阵 刚度
5
一种基于深度学习的敏感信息泄露检测方法、装置及计算机存储介质
敏感信息泄露检测 卷积神经网络模型 患者医疗数据 样本 文本
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号