经验模态分解在傅里叶变换轮廓术中的应用：消除零频影响

"傅里叶变换轮廓术中基于经验模态分解抑制零频的方法" 本文主要探讨了一种在傅里叶变换轮廓术中的创新方法，旨在解决零频成分对测量精度和范围的影响。傅里叶变换轮廓术是一种常用的光学测量技术，通过分析物体表面的条纹图案来获取其形状信息。然而，在实际应用中，零频成分的扩展往往会导致测量误差，限制了测量范围和精度。 为了解决这个问题，研究者提出将经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）引入到傅里叶变换轮廓术中。经验模态分解是一种数据驱动的时间序列分析方法，能够将复杂信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），这些IMFs按频率由高到低排序。在条纹图像上应用EMD，可以有效地将高频和低频成分分离，从而方便地去除零频成分，提高测量的准确性和可测量的频率范围。 与传统的相移技术相比，该方法的优势在于只需要处理一帧条纹图，简化了测量装置，增强了实时性，并且计算速度更快。传统的相移技术通常需要多帧图像来消除零频，而EMD方法的单帧处理特性使其在实时测量和快速响应的场景中具有显著优势。 文章中不仅提供了理论分析，还进行了实验验证，以证明所提方法的有效性。实验结果证实，通过经验模态分解抑制零频成分的方法在提高测量精度和扩大测量范围方面表现优越，为傅里叶变换轮廓术的应用带来了新的可能性，尤其对于那些要求高精度和实时性的光学测量任务，这种方法具有重要的实践意义。 关键词：光学测量，傅里叶变换，经验模态分解，频谱混叠 总结来说，这篇论文提供了一种新颖的策略，即利用经验模态分解来优化傅里叶变换轮廓术，有效地抑制零频干扰，从而提升光学测量的性能。这种方法的引入，展示了在处理复杂信号时，结合不同领域技术的潜力，对于未来光学测量技术的发展具有积极的推动作用。