莫尔条纹噪声控制及细分精度分析

摘要：

为保证莫尔条纹电子学细分的精度和倍数,高质量信号的获得是前提条件,因此莫尔条纹的正交性、电平漂移、谐波失真及噪声污染等指标需要得到严格控制.针对噪声控制,提出了一种基于变步长神经网络的自适应算法应用于莫尔条纹的噪声滤除,它不需要信号的先验统计特性,对于线性和非线性噪声都具有明显的抑制作用,通过对算法更新步长的动态调整,能够保证不同频率莫尔条纹的滤波精度和跟踪速度.经实验验证,本算法的滤波效果优于常规滤波算法,且不必进行信号预测,特别适合于位置检测应用时的莫尔条纹高倍细分,为细分提供了很好的前期数据准备.

关键词：莫尔条纹、步长、神经网络、滤波

分类号：TN911.7;TP273

资助基金：江苏省精密与微细制造技术重点实验室开放基金

在线出版日期：2008-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-56