网站建设与管理案例教程期末考试,山西大同专业网站建设制作价格,wordpress获取部分分类,网站排名优化一维相位解包裹 本文首先介绍最简单的一维的位相解包裹算法。设W是包裹运算符#xff0c;中是解包裹位相#xff0c;是包裹的位相。则一维位相解包裹可表示为#xff1a; 解包裹就是要选取正确的k,满足#xff1a; 两个相邻像素位相的差值如下#xff1a; 由式(2-1)和式(2…一维相位解包裹 本文首先介绍最简单的一维的位相解包裹算法。设W是包裹运算符中是解包裹位相是包裹的位相。则一维位相解包裹可表示为 解包裹就是要选取正确的k,满足 两个相邻像素位相的差值如下 由式(2-1)和式(2-3)能够得创包裹位相的差位如下 那么该值的主值为 因为包裹之后的位相主值分布在(-)之问所以式(2-5)中的△k,k,要等于0,才可以满足 那么式(2-5)改写为 通过式(2-3)、式(2-7)可知 从上式能够看出对包裹位相的差值进行求积分就得到了解包裹位相。
一维的位相解包裹如图2-所示。从图2-1能够看出一维的位相解包裹是比较简单的它的积分路径是唯一的。 Itohs算法是其中的经典算法这个算法步骤如下
①计算包裹位相的差值 ②进行初始化令 ③对包裹位相进行求和获得解包裹位相 代码 这里直接用到一行函数unwrap进行了解包裹
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef unwrap_phase(phase):Unwraps a 1D phase array.return np.unwrap(phase)# 示例数据
phase_data np.array([0, np.pi/2, np.pi, -np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])# 解包裹
unwrapped_phase_data unwrap_phase(phase_data)# 绘制结果图
plt.figure(figsize(12, 6))# 原始相位数据
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(phase_data, markero)
plt.title(Original Phase Data)
plt.xlabel(Sample)
plt.ylabel(Phase (radians))
plt.ylim(-np.pi-0.5, np.pi0.5)# 解包裹后的相位数据
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(unwrapped_phase_data, markero, colororange)
plt.title(Unwrapped Phase Data)
plt.xlabel(Sample)
plt.ylabel(Phase (radians))# 显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()在相位解包裹的过程中确实可能遇到解包裹结果不准确的情况尤其是当存在噪声、快速相位变化或者相位跳变不明显时。为了确保准确解包裹你需要关注以下几点
**噪声水平**如果数据中有很高的噪声它可能导致错误的相位跳变判断。**相位变化速率**如果相位在一个像素到下一个像素之间变化超过π这会导致解包裹算法难以准确跟踪相位变化。**相位梯度**相位解包裹算法通常假设相位变化是逐渐的如果梯度很大可能会出现问题。
下面是matlab 代码
clc;
close all;
clear;
% 模拟数据
n 150; % 像素点数量
x linspace(0, 5*pi, n); % x轴范围确保有足够的周期% 生成连续的解包裹相位曲线
unwrapped_phase 4 * sin(x) 2 * sin(2*x) randn(1, n) * 0.2; % 添加一些噪声% 生成包裹相位曲线
wrapped_phase mod(unwrapped_phase pi, 2*pi) - pi;% 绘制结果
figure;
plot(x, unwrapped_phase, b-, LineWidth, 1.5, DisplayName, Unwrapped Phase); % 解包裹相位曲线
hold on; % 保持当前图形
plot(x, wrapped_phase, r--, LineWidth, 1.5, DisplayName, Wrapped Phase); % 包裹相位曲线
hold off; % 结束绘图title(Wrapped and Unwrapped Phase Simulation);
xlabel(Pixels);
ylabel(Phase (radians));
legend show; % 显示图例
