本文關(guān)鍵詞：深度分辨波數(shù)掃描干涉盲信號(hào)源數(shù)估計(jì)的研究和應(yīng)用

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【摘要】：材料內(nèi)部的位移或者應(yīng)變場(chǎng)測(cè)量是目前國(guó)際上的一個(gè)研究熱點(diǎn),它在許多領(lǐng)域具有非常大的應(yīng)用前景,包括醫(yī)療,機(jī)械故障等。多波長(zhǎng)技術(shù)已經(jīng)作為光學(xué)輪廓測(cè)量技術(shù)的深度測(cè)量工具已久。其中波長(zhǎng)掃描干涉技術(shù)是多波長(zhǎng)技術(shù)的一個(gè)分支,是傳統(tǒng)的相移技術(shù)的延伸。它利用記錄二維圖像序列來測(cè)量樣本內(nèi)部的3維輪廓。目前深度分辨波數(shù)掃描技術(shù)已經(jīng)成為一種前景深遠(yuǎn)的成像技術(shù)。這些技術(shù)中被測(cè)對(duì)象的內(nèi)部表面輪廓都是用各種信號(hào)來表示的,因此實(shí)際上可以看作是盲源分離問題。和大多數(shù)盲源分離研究一樣,目前深度分辨波長(zhǎng)掃描干涉測(cè)量都是假設(shè)信號(hào)個(gè)數(shù)是已知的。然而在實(shí)際應(yīng)用中,信號(hào)個(gè)數(shù)往往是未知的。本文首先介紹深度分辨波長(zhǎng)掃描干涉的研究背景和意義,并將其納入到盲源分離問題當(dāng)中。接著介紹目前國(guó)內(nèi)外盲源分離問題中信號(hào)個(gè)數(shù)估計(jì)的研究現(xiàn)狀。接下來簡(jiǎn)要介紹一下本文所涉及的一些基本的盲源分離問題的概念,包括盲源分離的模型,還有主成分析法。然后對(duì)本文算法涉及的深度分辨波長(zhǎng)掃描干涉系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹.接下來就是本文討論的重點(diǎn),信號(hào)噪聲等量估計(jì)算法。本文針對(duì)前面討論的成像系統(tǒng)抽象出盲源分離的模型,并根據(jù)該模型為余弦信號(hào)線性疊加的特點(diǎn)提出信號(hào)噪聲等量估計(jì)的算法。該算法的基本思想可以追朔到主成分析。噪聲等量估計(jì)通過對(duì)預(yù)估信號(hào)個(gè)數(shù)和噪聲的預(yù)估主要成分進(jìn)行對(duì)比,求出對(duì)比變化趨勢(shì)的極值來獲得估計(jì)個(gè)數(shù)。本文通過詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明了算法的可行性,并通過簡(jiǎn)單的仿真示意圖來說明算法的執(zhí)行過程。另外,為了更好地驗(yàn)證算法的效果,本文分別進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和對(duì)前面介紹的波長(zhǎng)掃描干涉成像系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在仿真試驗(yàn)中,我們討論了不同信號(hào)個(gè)數(shù)和不同采樣點(diǎn)數(shù)在不同信噪比情況下的性能。而對(duì)于真實(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),算法在有噪聲的情況下基本能實(shí)現(xiàn)較好的信號(hào)估計(jì)結(jié)果。同時(shí)再根據(jù)實(shí)驗(yàn)的先驗(yàn)信息,也就是信號(hào)個(gè)數(shù)是離散的特點(diǎn),可以讓算法效果能進(jìn)一步提高。目前信號(hào)噪聲等量估計(jì)算法只是引入二階統(tǒng)計(jì)量,而高階統(tǒng)計(jì)信息并沒有考慮到。另外,針對(duì)深度分辨波長(zhǎng)掃描干涉系統(tǒng),算法要求對(duì)信號(hào)的能量分布有一定的先驗(yàn)信息。本文的研究工作將波長(zhǎng)掃描干涉技術(shù)和盲源分離研究聯(lián)系起來,對(duì)于兩者的發(fā)展具有一定的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：深度分辨波數(shù)掃描干涉 盲源分離 信號(hào)個(gè)數(shù)估計(jì) 信號(hào)噪聲等量估計(jì) 主成分析
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 研究背景和意義12-14
• 1.1.1 深度分辨測(cè)量12-14
• 1.1.2 盲源分離14
• 1.2 盲源分離信號(hào)個(gè)數(shù)估計(jì)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)概要15-17
• 第二章 盲源分離相關(guān)理論和主成分析17-25
• 2.1 盲源分離數(shù)學(xué)理論模型17-19
• 2.1.1 線性瞬時(shí)混合模型17
• 2.1.2 線性卷積混合模型17-18
• 2.1.3 非線性混合模型18
• 2.1.4 超定盲源分離、適定盲源分離及欠定盲源分離18
• 2.1.5 分離結(jié)果的不確定性18-19
• 2.2 主成分析(PCA)19-25
• 2.2.1 基本思想19-20
• 2.2.2 最大方差理論20-21
• 2.2.3 主元個(gè)數(shù)的選擇21-22
• 2.2.4 主成分析(PCA)的矩陣對(duì)象22-23
• 2.2.5 主成分析(PCA)的優(yōu)點(diǎn)23
• 2.2.6 主成分析(PCA)的缺點(diǎn)23-24
• 2.2.7 主成分析(PCA)算法步驟24-25
• 第三章 信號(hào)噪聲等量估計(jì)25-40
• 3.1 信號(hào)模型25
• 3.2 虛擬多通道25-26
• 3.3 虛擬多通道的協(xié)方差矩陣及其特征值26-32
• 3.4 信號(hào)噪聲等量估計(jì)原理32-35
• 3.5 判定標(biāo)準(zhǔn)35-40
• 第四章 實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析40-60
• 4.1 仿真及其結(jié)果分析40-46
• 4.2 深度分辨的波數(shù)掃描干涉成像系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析46-60
• 4.2.1 系統(tǒng)介紹46-47
• 4.2.2 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)原理47-49
• 4.2.3 系統(tǒng)的工作原理49-50
• 4.2.4 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)50-52
• 4.2.5 4表面實(shí)驗(yàn)及其處理結(jié)果52-53
• 4.2.6 6表面實(shí)驗(yàn)及其處理結(jié)果53-54
• 4.2.7 結(jié)果分析54-60
• 總結(jié)和展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文65-67
• 致謝67

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