光栅莫尔条纹电子学细分技术：精度与噪声控制研究

"光栅莫尔条纹电子学细分技术研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了光栅莫尔条纹电子学细分技术在提高光学感测中的测量精度和分辨力方面的重要性。光栅测量技术因其高精度、高灵敏性、大动态范围以及易于自动化而被广泛应用在位移和速度等机械量的测量中。莫尔条纹电子学细分技术是提升这种测量性能的关键。 论文作者吕孟军在导师游有鹏的指导下，深入研究了莫尔条纹细分技术，旨在提高细分的精度和分辨率。首先，论文对各种实际应用中的细分方法进行了基础原理的归纳和总结，分析了不同细分方法的实现方式和特性。特别地，正切法细分技术作为研究的重点，论文对其进行了详细的理论分析，探讨了影响细分精度的因素。 在信号处理层面，论文提出了通过算法控制莫尔条纹信号的噪声和相位校正，以提高细分精度。利用神经网络自适应算法对莫尔条纹信号进行降噪处理，神经网络的非线性映射功能可以有效抑制线性和非线性噪声。同时，通过动态调整滤波步长并与信号频率相关联，确保了宽频带滤波效果，进一步提升了信号质量。 此外，论文还提出了一种新的相位误差补偿算法，该算法基于正切法细分，通过对信号区间进行分段处理，实现实时校正短周期信号的相位误差，从而减少因信号相位不正交导致的细分误差。论文详细阐述了算法的实施条件和效果。 通过仿真和实验验证，所提出的算法能够显著提升莫尔条纹信号的质量，对提高光栅莫尔条纹电子学细分的精度和细分倍数具有实际指导意义。关键词包括：光栅、莫尔条纹、细分、正切法、噪声、相位，这些关键词突出了研究的核心内容和技术焦点。