自适应相位提取：基于希尔伯特黄变换的解决方案

"基于希尔伯特黄变换的自适应相位提取法，通过经验模态分解处理条纹图信号，解决模式混叠问题，提高相位测量精度" 本文提出了一种创新的相位提取方法，它基于希尔伯特黄变换（HHT），旨在有效地处理条纹图信号中的相位信息，尤其是当面临模式混叠问题时。希尔伯特黄变换是一种时间-频率分析工具，它结合了经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。在该方法中，首先对条纹图信号执行EMD，将信号分解为多个本征模函数（IMFs）。 每个IMF随后进行希尔伯特谱分析，以识别可能的噪声IMF和模式混叠。如果检测到模式混叠，方法会自适应地设计新的“噪声”并将其添加回原始信号，然后对新信号重新进行EMD。这个过程重复进行，直至模式混叠问题得到解决。最后，通过移除最后一次分解中的噪声IMF和背景分量，仅保留基频分量，并对其进行希尔伯特变换，从而获得条纹图的精确包裹相位分布。 这种方法的优势在于其自适应性和稳健性。它能有效地去除噪声和背景干扰，同时尽可能保留相位细节，因此在相位测量精度方面表现出色。对于涉及相位测量的领域，如光学、信号处理和图像分析，这种技术具有重要的应用价值，能够提升测量的准确性和可靠性。 关键词：测量，相位提取，模式混叠问题，经验模态分解 该研究进一步扩展了希尔伯特黄变换的应用范围，为处理复杂信号中的相位信息提供了一种新的策略，尤其适用于那些需要精确相位信息的高精度测量任务。通过自适应地处理模式混叠，该方法有望改善现有技术的性能，提高数据处理的效率和准确性，为相关领域的科学研究和技术开发带来积极影响。