基于HHT的自适应窗口傅里叶相位提取法在三维测量中的应用

在三维测量领域，一种新的自适应窗口傅里叶相位提取方法被提出，针对多尺度窗口傅里叶变换中存在的关键问题——窗口尺寸选择的灵活性和基频提取时的频谱混叠。传统的窗口大小往往固定，这可能导致信息损失或干扰。该方法采用了希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）这一非线性频域分析工具。 HHT是一种处理非平稳信号的强大工具，它能够有效地捕捉信号中的瞬时频率变化。在变形条纹信号处理中，首先对信号进行HHT，通过分析其瞬时频率特性，可以自适应地确定哪些部分能准确反映信号的动态变化，并识别出条纹图的背景成分。这种方法避免了手动设定窗口大小的局限性，使得窗口尺寸的选择更加智能，能够自动适应信号的变化情况。 进一步地，根据自适应确定的瞬时频率，研究人员设计了一套步骤来定位条纹信号的局部平稳区域，这些区域是进行稳定傅里叶分析的理想位置。通过这种方法，可以有效地减小零频频谱的干扰，提高基频提取的准确性。这种方法的优势在于，无需额外复杂的计算，就能显著改善基频提取的性能。 相比于现有的一些基于最大脊法确定窗口大小的方法，本研究的新方法摆脱了对被测相位必须线性逼近且变化平缓的假设，这意味着它具有更广泛的适用范围，即使面对带有陡峭边缘或复杂表面形状的物体，也能实现更为精确和有效的测量。 实验证明，这种自适应窗口傅里叶相位提取法不仅有效且可行，对于提高三维测量的精度和效率具有显著贡献。它的应用领域可能包括但不限于精密机械制造、光学测量、材料科学等多个领域，特别是在那些信号复杂、变化快速的场景中，展现出强大的技术潜力。关键词包括测量、相位提取、希尔伯特黄变换以及自适应窗口傅里叶变换，表明了这项研究的核心技术和重要性。