【解包裹】基于加权最小二乘算法实现解包裹附matlab代码

简介: 【解包裹】基于加权最小二乘算法实现解包裹附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

在移相法测量光学波面或物体形貌过程中,相位解包裹是条纹自动分析中的关键技术,而质量图对解包裹相位算法起着至关重要的作用.用计算机模拟干涉图获得相位导数偏差质量图,指出其在标识相位数据质量方面的不足,并根据调制度结合相位梯度构造出新的质量图(称之为调制度-相位梯度偏差质量图)来弥补此缺陷.再以新质量图数据为权值,采用加权最小二乘解包裹算法验证新质量图的可靠性

⛄ 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% test phase unwrap

% parameters

close all

N = 512;

ampPhase = 20;

noise = 0.5;


[x, y] = meshgrid(linspace(-1,1,N));


%%%%% (1) unweighted case

% original unwrapped phase

phi = exp(-(x.*x+y.*y)/2/0.2^2) * ampPhase + (x + y) * ampPhase/2;


% wrapped phase

psi = wrapToPi(phi + randn(size(phi))*noise);


% unweighted case

abc = tic;

phi2 = phase_unwrap(psi);

disp(sprintf('Unweighted phase unwrap of a %dx%d image takes %f seconds', N, N, toc(abc)));


% show the images

close all;

subplot(2,2,1);

imagesc(phi); title('Original phase');


subplot(2,2,2);

imagesc(psi); title('Wrapped phase with noise');


subplot(2,2,3);

imagesc(ones(N)); title('Weight');


subplot(2,2,4);

imagesc(phi2); title('Unwrapped phase');


%%%%% (2) now test the weighted case

weight = ones(N);

xregion = floor(N/4):floor(N/2);

yregion = floor(N/4):floor(N/2);

weight(yregion, xregion) = 0;


% change the zero-weighted region to noise only

psi3 = psi;

psi3(yregion, xregion) = randn([length(yregion), length(xregion)]);


% now unwrap

bac = tic;

phi3 = phase_unwrap(psi3, weight);

disp(sprintf('Weighted phase unwrap of a %dx%d image takes %f seconds', N, N, toc(bac)));


% show the images

figure;

subplot(2,2,1);

imagesc(phi); title('Original phase');


subplot(2,2,2);

imagesc(psi3); title('Wrapped phase with noise');


subplot(2,2,3);

imagesc(weight); title('Weight');


subplot(2,2,4);

imagesc(phi3); title('Unwrapped phase');


%%%%% (3) test the weighted case (with noise in the border)

weight4 = zeros(N)+0.01;

xregion = floor(N/5):floor(4*N/5);

yregion = floor(N/5):floor(4*N/5);

weight4(yregion, xregion) = 1;


% change the zero-weighted region to noise only

psi4 = randn(size(psi));

psi4(yregion, xregion) = psi(yregion, xregion);


% now unwrap

acb = tic;

phi4 = phase_unwrap(psi4, weight4);

disp(sprintf('Weighted phase unwrap of a %dx%d image takes %f seconds', N, N, toc(acb)));


% show the images

figure;

subplot(2,2,1);

imagesc(phi); title('Original phase');


subplot(2,2,2);

imagesc(psi4); title('Wrapped phase with noise');


subplot(2,2,3);

imagesc(weight4); title('Weight');


subplot(2,2,4);

imagesc(phi4); title('Unwrapped phase');


⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]朱勇建, 刘立人, 栾竹,等. 相位解包裹算法中基于调制度的新质量图[J]. 中国激光, 2006.

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除


相关文章
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
本项目展示了256×256图像通过双线性插值放大至512×512的效果,无水印展示。使用Matlab 2022a和Vivado 2019.2开发,提供完整代码及详细中文注释、操作视频。核心程序实现图像缩放,并在Matlab中验证效果。双线性插值算法通过FPGA高效实现图像缩放,确保质量。
|
3天前
|
传感器 算法 物联网
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
本项目基于粒子群优化(PSO)算法,实现WSN网络节点的最优部署,以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试,展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件,利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置,并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为,适用于连续和离散空间的优化问题,在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧,高效逼近最优解,提升网络性能。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
|
22小时前
|
算法
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
本程序基于海鸥优化算法(SOA)进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真,输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为,通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间,找到全局最优解。
|
21小时前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
一级倒立摆平衡控制系统MATLAB仿真,可显示倒立摆平衡动画,对比极点配置,线性二次型,PID,PI及PD五种算法
本课题基于MATLAB对一级倒立摆控制系统进行升级仿真,增加了PI、PD控制器,并对比了极点配置、线性二次型、PID、PI及PD五种算法的控制效果。通过GUI界面显示倒立摆动画和控制输出曲线,展示了不同控制器在偏转角和小车位移变化上的性能差异。理论部分介绍了倒立摆系统的力学模型,包括小车和杆的动力学方程。核心程序实现了不同控制算法的选择与仿真结果的可视化。
25 14
|
6月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
272 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
6月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
162 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
6月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
138 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
9月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)

热门文章

最新文章