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公开(公告)号：CN115310543A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210961446.5
申请日：2022-08-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法，包括：获取待测流场的莫尔条纹；对所述莫尔条纹进行预处理，得到第一矩阵，对第一矩阵进行峰值位置判定，得到波峰矩阵；将波峰矩阵输入到预训练的无监督学习聚类分析模型中进行计算，得到一级频谱位置；对一级频谱位置进行后处理，得到莫尔条纹的包裹相位分布。相对于传统的人眼观察，节省了人工确定的时间也减小了肉眼带来的误差。同时，相对于卷积神经网络的算法，通过无监督学习的聚类分析，可以处理无标签的数据，计算成本低，提取效率高。可以节省莫尔条纹的包裹相位计算时间，简化数据处理步骤，还可以为后期的相位解包提供更准确可靠的基础。
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